Диссертация абишевой д д by Narxoz University

Казахский экономический университет им. Т. Рыскулова

УДК 336.71

На правах рукописи

АБИШЕВА ДИНАРА ДАИРХАНОВНА

Макропруденциальное регулирование финансовой стабильности банковской системы Республики Казахстан: практика применения и пути совершенствования

6D050900 – Финансы

Диссертация на соискание ученой степени доктора философии (PhD)

Научный консультант доктор экономических наук, профессор Арыстанбаева С.С. Зарубежный научный консультант PhD, Ing. Petr Hajek

Республика Казахстан Алматы, 2014 1

СОДЕРЖАНИЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ…………………………………….. ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………….. 1 ТЕОРИЯ И КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ….. 1.1 Теоретическое содержание финансовой стабильности банковской системы……………………………………………………………………..…. 1.2 Сущность понятия «макропруденциальное регулирование» в системе обеспечения стабильности банковской системы............................ 1.3 Теоретические аспекты понятия «системный риск» и пути его проявления в банковской системе……………………………………..…… 1.4 Опыт стран в определении системной уязвимости банковского сектора и применении мер макропруденциальной политики…………...… 2 АНАЛИЗ ПОДВЕРЖЕННОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН СИСТЕМНЫМ РИСКАМ………….. 2.1 Анализ казахстанской практики сдерживания системных рисков и обеспечения финансовой устойчивости банковской системы……….…… 2.2 Казахстанская практика применения аналитических индикаторов в области обеспечения финансовой стабильности банковской системы…… 2.3 Эконометрический анализ факторов несостоятельности банковской системы Республики Казахстан……………………………........................ 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ ПО РАННЕМУ ВЫЯВЛЕНИЮ ИНДИКАТОРОВ СИСТЕМНОЙ УЯЗВИМОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН……………………………...…………………………….….. 3.1 Моделирование межбанковской взаимозависимости и рекомендации по определению системообразующих банков методом сетевого анализа связей................................................................................................................ 3.2 Предложения по дальнейшим направлениям работы в области макропруденциального регулирования банковской системы Республики Казахстан……………….……………………………………………………… ЗАКЛЮЧЕНИЕ………….………………………………….………………... СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ …….…….………… ПРИЛОЖЕНИЯ…………………………………………………….…………

3 5 11 11 17 24 34 43 43 68 77

112 123 126 132

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ АО АИФУ АФН, Агентство Базель II -

Базель III БВУ БКБН БМР ВВП ДКП ДФС ЕЦБ КФН, комитет Логит-модель МВФ, IMF Млн. Млрд. МСБ МСФО НБРК, НацбанкНПА ОУСА РК РФ СЗБ СЗФИ СКФС СНГ СФС США УФС -

Акционерное общество Агрегированный индекс финансовой устойчивости Агентство Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций Документ Базельского комитета по банковскому надзору «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы», содержащий методические рекомендации в области банковского регулирования. 2004г. Документ Базельского комитета по банковскому надзору, содержащий методические рекомендации в области банковского регулирования. 2010-2011 г.г. Банки второго уровня Базельский комитет по банковскому надзору Банк международных расчетов Валовый внутренний продукт Денежно-кредитная политика Департамент финансовой стабильности Национального банка РК Европейский центральный банк Комитет по контролю и надзору финансового рынка и финансовых организаций Национального Банка Республики Казахстан Логистическая модель Международный Валютный Фонд Миллион Миллиард Малый и средний бизнес Международные стандарты финансовой отчетности Национальный Банк Республики Казахстан Нормативно-правовой акт Организация по управлению стрессовыми активами Республика Казахстан Российская Федерация Системно-значимый банк Системно-значимый финансовый институт Самоорганизующихся карт финансовой стабильности Содружество независимых государств Совет по финансовой стабильности Соединенные Штаты Америки Управление финансовой стабильности Национального банка РК 3

ФИ ФНБ ФПК ФРС CAMELS -

CDO FDIC G20 G7 LTCM NPL RMBS SWOT -

Финансовый институт, финансовые институты Фонд национального благосостояния «Самрук-Казына» Фонд проблемных кредитов Федреальная резервная система США Американская рейтинговая система оценки банков. Аббревиатура происходит от первых букв проверяемых компонент обеспеченные долговые обязательства Федеральной корпорацией по страхованию вкладов Группа стран «Большая двадцатка» (Group of Great Twenty) Группа стран «Большая семерка» (Group of Great Seven) Long Term Capital Management (название хедж-фонда) Неработающие займы (non-performing loans) Ипотечные ценные бумаги (residential mortgage-backed securities) Анализ сильных и слабых сторон, возможностей и угроз исследуемого объекта

ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования. На сегодняшний день основным вызовом для всех финансовых регуляторов мира является построение такой политики, которая помогла бы усилить текущие контр-меры по антикризисному восстановлению. Таким актуальным направлением для центральных банков всего мира является разработка системы макропруденциального регулирования. Для нас финансовый кризис 2007-2008 гг. является сегодня наглядным уроком для последующего изучения о том, как внутренние шоковые ситуации могут взрасти в систему через проциклическое поведение банков. Глобальный финансовый кризис 2007-2008 гг. показал, что регулирование, сосредоточенное на отдельные институты (микропруденциальное регулирование), не имело задачи исследовать и предотвращать системные риски всего финансового рынка. Многие из этих проблем являются события, связанные с системными рисками, простирающейся от банковского сектора в реальный сектор экономики. Таким образом, важно знать всевозможные меры регулирования системного риска и учитывать уровни их взаимовлияния между собой. На сегодняшний день поиск новых способов предотвращения системных дисбалансов представляет собой большое значение и актуальность для центральных банков и регулирующих органов. Макропруденциальное регулирование необходимо для того, чтобы, вопервых, снизить возможность распространения влияния внутренних шоков по сетям финансовых институтов, во-вторых, выявлять и противостоять причинам появления процикличности, и наконец, построить такие механизмы финансовой стабильности, при которых финансовая система была бы устойчива к последствиям системных рисков. Известно, что значительный объем активов и доходов, образующихся на финансовом рынке, принадлежит банкам. Банки, очевидно, благодаря своей кредиторской деятельности тесно связаны со всеми субъектами экономики, начиная домашним хозяйством, заканчивая крупным корпоративным сектором. Таким образом, основным объектом макропруденциального надзора в Казахстане является банковская система. Возрастающий консенсус в отношении необходимости укрепления макропруденциального подхода ясно проявляется как в политических кругах, так и среди научно-академических сообществ. С практической и нормативно-правовой точек зрения, работа в области макропруденциальной политики, проводимой Национальным банком Республики Казахстан является значимой, тем не менее, с научноакадемической точки зрения, в нашей стране проблемам обеспечения финансовой стабильности в области макропруденциальной политики не были посвещены научные работы на уровне фундаментального исследования, что дало бы стимул развитию исследования данной проблемы. Таким образом, данная диссертационная работа представляет собой особую значимость в 5

области исследования вопросов макропруденциального регулирования банковской деятельности. Степень изученности вопросов макропруденциальной политики, системных рисков и системной стабильности банковского сектора в русскоязычном научно-академическом кругу представляет собой следующую картину. Исследованию данной проблемы были непосредственно посвящены темы диссертационных работ следующих ученых России: доктора экономических наук Фетисов Г.Г.; кандидатов экономических наук: Дынников Е.А., Короткова Е.А., Пискунов А.Д., Сагитов Р.Р., Талисманов Ю.Л. . А также необходимо отметить других исследователей, чьи работы так, или иначе, тоже затронули вопросы предмета нашего исследования: кандидаты экономических наук: Андреасян Г.С., Бабенкова С.Ю., Бец А.Ю., Бобрик М.А., Живалов В.Н., Кузнецов К.Б., Куликова Е.А., Ларионова И.В., Лепехин О.А., Мастепанова Д.А., Новиков В.В., Панов Д.В., Струговщиков В.В. По числу защищенных исследовательских работ РФ, можно резюмировать, что заинтересованность данной темой в научно-академическом кругу возросла к 2011 году, т.е. в посткризисный период. Темы диссертаций Казахстанских ученых не были прямым образом адресованы изучению макропруденциальной политики, системных рисков или системной стабильности банковского сектора. Однако можно отметить следующие фамилии отечественных экономистов, исследовавшие вопросы развития банковской системы и банковского регулирования, которые так или иначе в своих диссертациях и научных публикациях затрагивают вопросы о внедрении стандарта Базель-3 или обеспечении финансовой стабильности банковского сектора РК: доктора экономических наук: Садвакасова А.Б., Садвокасова К.Ж., Святов С.А., Искакова З.Д.; доктор PhD Кулекеев Д.Б.; кандидаты экономических наук: Жакыпова Ф.Н., Сеилова З.С., Елубай А.Б., Бертисбаева Ш.С., Байбулатов Р.Ж., Каирленов М.А., Гусманова Ж.А., Жексембина А.Е., Мубарак Ж., Мадыханова К.А. и др. Отдельно от названных трудов отечественных ученых, отметим, что исследованию теоретических и практических канонов управления рисками в банковской деятельности на микро-уровне были посвящены темы диссертационных работ следующих ученых Казахстана: доктора экономических наук Шаяхметовой К.О.; кандидатов экономических наук: Корниловой Л.П., Байтанаевой Ж.Б., Новикова И.А., Курманкуловой Р.Ж., Казанбаевой Ж.С., Демеуовой Г.К., Кокеновой З.Б., Тютюнниковой М.В., Кудайбергеновой Л.Ж. и Нуртазиновой А.С. Исследованием вопросов обеспечения финансовой устойчивости БВУ РК занимались следующие ученые: доктор экономических наук Калиева Г.Т.; кандидаты экономических наук: Сыздыкова Д.Т., Галимов А.К. и Баймбетова Р.М. Изучению финансовой устойчивости промышленных предприятий была посвящена работа кандидата экономических наук Булакбай Ж.М. Наше исследование содержит в себе эконометрическую оценку финансовой стабильности банковского сектора с точки зрения обеспечения системной стабильности. Отечественными экономистами ранее проводилась оценка финансового состояния БВУ с 6

применением эконометрических и статистических методов, но с точки зрения индивидуальной стабильности банков, что можно заметить по результатам диссертационных исследований следующих ученых: доктор экономических наук Калиева Г.Т.; кандидаты экономических наук Казахстана: Баймуханбетова А.А. и Демесинова А.А. Работы перечисленных последних двух ученых представляют собой различные подходы оценки и мониторинга финансового состояния банков, что могло бы быть применимо в работе регуляторных органов в ходе проведения дистанционного микропруденциального надзора за деятельностью банков либо в постоянной деятельности самих банков. Анализируя научные публикации, можно констатировать, что непосредственному изучению предмета нашего исследования, т.е. канонов макропруденциального регулирования, системной стабильности банковского сектора, системных рисков и системно-значимых банков посвящены статьи следующих ученых СНГ: доктора экономических наук России: Андрюшин С.А., Говтвань О.Дж., Овчинникова О.П., Симановский А.Ю.; кандидаты экономических наук России: Алескеров Ф.Т., Андриевская И.К., Бездудный М.А., Волков А.М., Дзех К.В., Крейндель В.М., Кузнецова В.В., Любенцова Т.В, Матвеев В.П., Мансуров А.К., Моисеев С.Р., Пеникас Г.И., Сафронов В.А., Солнцев О., Хасянова С.Ю.; кандидаты экономических наук Белоруссии: Каллаур П., Ковалев М., Пасеко С.; в Казахстане: доктора экономических наук Кучукова Н.К., Святов С. А. и кандидат экономических наук Кузгибекова С. Предметом исследования является совокупность мер макропруденциального регулирования по обеспечению финансовой стабильности банковской системы. Объектом исследования является банковская система Республики Казахстан. Гипотеза исследования. Использование усовершенствованных методов определения системообразующих банков на основе сетевого анализа способствует улучшению механизма раннего предупреждения системных рисков банков, а нелинейная эконометрическая модель бинарного типа позволяет выявить основные факторы системной уязвимости банковской сферы. Цель исследования состоит в развитии теоретико-методологических аспектов действия механизмов макропруденциального регулирования и, на этой основе, разработке практических рекомендаций по инструментам определения индикаторов раннего определения системных рисков, присущих банковской системе Республики Казахстан. Задачами исследования являются следующие – исследовать сущность и теоретическое содержание экономических категорий «стабильность банковской системы», «макропруденциальное регулирование», «системообразующий банк» и «системный риск» в системе отношений между банковской системой и ее регулятора; – изучить отличия между объектами и функциями макропруденциального регулирования и микропруденциального регулирования 7

– определить отличия между задачами и инструментами ДКП и макропруденциальной политики – предложить авторское определение терминам «банковская система», «стабильность банковской системы», «системообразующий банк» и «системный риск» – изучить зарубежный опыт центральных банков и финансовых регуляторов в обеспечении финансовой стабильности банковской системы и определении СЗБ – изучить практику Национального банка Республики Казахстан в проведении процедуры по обеспечению финансовой стабильности банковской системы Казахстана – обозначить основные факторы системной уязвимости банковской системы РК с помощью эконометрического анализа – разработать методологию выявления СЗБ банковской системы РК – предложить рекомендации по развитию организации работы макропруденциального регулирования банковской системы РК. Теоретической и методологической основой исследования стали труды ученых РК, как Святов С.А., Кучукова Н.К., Садвокасова К.Ж., Калиева Г.Т., Сеилова З.С., Кузгибекова С. Также труды ученых ближнего зарубежья: Говтвань О.Дж., Ларионова И.В., Лаврушин О.И., Фетисов Г.Г., Алескеров Ф.Т., Андреасян Г.С., Андриевская И.К., Бабенкова С.Ю., Бец А.Ю., Бобрик М.А., Бездудный М.А., Волков А.М., Дзех К.В., Дынников Е.А., Короткова Е.А., Крейндель В.М., Кузнецова В.В., Кузнецов К.Б., Куликова Е.А., Лепехин О.А., Любенцова Т.В, Матвеев В.П., Мансуров А.К., Мастепанова Д.А., Моисеев С.Р., Новиков В.В., Овчинникова О.П., Панов Д.В., Пеникас Г.И., Пискунов А.Д., Сагитов Р.Р., Сафронов В.А., Солнцев О., Симановский А.Ю., Струговщиков В.В., Талисманов Ю.Л., Трунин П.В., Хасянова С.Ю., Каллаур П., Ковалев М., Пасеко С. А также труды ученых дальнего зарубежья, как Аллен, Гейл, Джордж К., Бабус, Мусса А., Сорамаки, Альберт Р., Барабаши А., Бонабо, Боргатти и др. В работе также были использованы научные разработки международных организаций как МВФ, МБРР и центральных банков рядов стран, как Австрия, Чехия, Корея, США, Великобритания, Германия, Дания, Италия, Испания, Турция, Финляндия, РФ, Белоруссия и др. Методика и методология исследования. В работе используются методы системного, логического и сравнительного анализов, обобщение и синтез, построение эконометрических моделей, метод сетевого анализа из теории информации. Расчеты по части эмпирических анализов проведены с помощью статистического анализа данных пакета эконометрического анализа E-Views 8.0, специализированных программ в области исследования вопросов теории информации: ucinet 6.0, kumonote, gephi 8.0 и специализированная интернетплатформа fna.fi. Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующих аспектах: 8

– приведена авторская интерпретация понятиям «банковская система», «стабильность банковской системы» и «системный риск» – определены отличия между объектами и функциями макропруденциального регулирования и микропруденциального регулирования, что ранее не проводилось отечественными учеными – изучены отличия между задачами и инструментами ДКП и макропруденциальной политики, что ранее также не исследовалось в фундаментальных трудах отечественных ученых – разработан механизм определения СЗБ РК, применением методов сетевого анализа из теории информации, на основе чего были построены карты топологии взаимосвязанности БВУ РК и рассчитаны коэффициенты системной значимости для каждого БВУ РК. – был впервые использован нелинейный метод регрессии в определении факторов уязвимости банковской системы РК, на основе чего была получена эконометрическая модель – разработаны предложения по усовершенствованию мер макропруденциального регулирования и надзора Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту: – определены отличия между объектами и функциями макропруденциального регулирования и микропруденциального регулирования – изучены отличия между задачами и инструментами ДКП и макропруденциальной политики – изучена отечественная практика в проведении процедуры по обеспечению финансовой стабильности банковской системы страны – предложена авторская трактовка терминам «стабильность банковской системы», «системообразующий банк» и «системный риск» – исследованыи выявлены основные факторы системной уязвимости банковской системы РК с помощью эконометрического анализа – разработана методология выявления СЗБ РК, применением методов сетевого анализа из теории информации, на основе чего были построены карты топологии взаимосвязанности БВУ РК и рассчитаны коэффициенты системной значимости для каждого БВУ РК – был впервые использован нелинейный метод регрессии в определении факторов уязвимости банковской системы РК, на основе чего была получена эконометрическая модель – разработаны предложения по усовершенствованию мер макропруденциального регулирования и надзора Практическая значимость диссертационного исследования заключается в возможности использования органами, ответсвенных за обеспечение финансовой стабильности банковской системы РК, и научно-академическими институтами рекомендаций и предложений автора по выявлению СЗБ. Сформированные в работе авторские теоретические определения могут быть использованы в дальнейшем научно-академическими организациями при 9

разработке методологических пособий по соответсвующим дисциплинам (банковское регулирование и надзор), а также органами банковского регулирования – при доработке соответствующих НПА. Предложения автора по развитию организации работы макропруденциального регулирования банковской системы РК могут быть рассмотрены при разработке рабочих концепций развития системы финансового регулирования. Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были обсуждены на международных научнопрактических конференциях, а также были опубликованы статьи в журналах, рекомендованных Министерством образования и науки Республики Казахстан и в международных научных изданиях, имеющих по данным информационной базы Thomson Reuters ненулевой импакт-фактор и входящих в базу данных Scopus. Общее количество публикаций по теме диссертационного исследования составляет 4,25 п.л. Структура диссертационного исследования выглядит следующим образом: В первом разделе будут рассмотрены теоретические аспекты экономических категорий «стабильность банковской системы», «макропруденциальное регулирование» и «системный риск». А также проанализирован опыт зарубежных стран в разработке и применении собственных макропруденциальных мер против уязвимости банковских систем. Второй раздел ориентируется на аналитической работе по исследованию факторов уязвимости (с апреля 2007 года по январь 2013 года) с применением эконометрического аппарата. Кроме того, в разделе обсуждена практика применения регуляторных действий государства во имя обеспечения макропруденциальной устойчивости системообразующих банков Казахстана в пост-кризисный период. Третий раздел содержит топологические схемы связей системообразующих банков Республики Казахстан, построенные с помощью применения аппарата сетевого анализа связей из теории информации, рассчитаны значения коэффициентов системной значимости для всех БВУ РК, на основе чего сформированы предложения, и рекомендации по усовершенствованию мер регулирования системно-значимых банков РК; а также – рекомендации по дальнейшему развитию направлении работы в области макропруденциального регулирования банковской системы Республики Казахстан. В заключении приведен краткий обзор по проделанной работе, изложены основные выводы, применение которых может способствовать повышению эффективности деятельности регуляторов по проведению макропруденциального регулирования в целях обеспечения финансовой стабильности банковской системы. Работа содержит 18 рисунков, 20 таблиц и 14 формул.

1 ТЕОРИЯ И КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ 1.1 Теоретическое содержание финансовой стабильности банковской системы Обеспечение стабильности банковской системе, прежде всего, задача государства, и Казахстан – не исключение. За все свое время существования банковская система суверенного Казахстана пережила множество преобразований, проблем с ликвидностью и платежеспособностью [1]. Необходимо в данном случае отметить, что историю становления банковской системы РК ученые выделяют на следующие этапы развития: 1988-1991 г.г. (стихийное появление новых коммерческих банков); 1991-1993 г.г. (появление закона о банковской системе); 1993-1999 (стабилизационный); 1999-2007 (кредитная экспансия) [2]. Ученые также отмечают, что с года введения тенге в обращение «в банковской системе РК произошли как количественные, так и качественные изменения». Действительно, самым значимым из перечисленных этапов был последний из трех перечисленных, когда Национальный банк проводил активную работу (регуляторного характера) по сокращению числа банков и увеличения уровней их уставных капиталов, и применение различных мер воздействия в результате привело к сокращению числа банков почти втрое [3]. Бесспорно, политика по «очистке» банковского рынка привела к более стабилизирующим результатам для экономики (приложение А). Параллельно осуществлялась еще такая политика (макроэкономического характера), которая привела «к ухудшению финансового положения значительной части заемщиков, которые получив ссуды в иностранной валюте или ee эквиваленте» оказались в затруднительном положении из-за проявления валютного риска. К такому результату привело проведение «плановой девальвации тенге в апреле 1999 года» [4]. Нестабильное положение банковской системы в мире привело в последние годы к разрушению стабильности финансовой системы и значительному распространению финансовых проблем в экономике в целом. Ведь, как отмечают ученые-экономисты, состояние банковской системы является своеобразным индикатором экономической ситуации любой страны. Они подтверждают мнение, что банковская система является крупнейшим посредником на рынке финансовых услуг. Так, в учебнике д.э.н. Сатовой Р.К. и к.э.н. Сыздыковой Д.Т. (1999) говорится, что необходимо «признать, что … банковская система является ведущим … сектором экономики. Будучи важнейшим звеном инфраструктуры финансового рынка, развитие банковской системы … особо подвержено нестабильности. Всемирная история развития банковского сектора подтверждает, что … финансовая устойчивость банков является необходимым условием … стимулирования денежных накоплений населения, преодоления бюджетного дефицита … и оздоровления финансовой системы государства». Солидарность с данной мыслью находит место в 11

учебнике д.э.н. Садвокасовой К.Ж. и к.э.н. Мусиной А.А. (2000), где говорится, что «банки – сегодня это универсальные учреждения, в которых сосредоточены огромные финансовые ресурсы. Финансовая несостоятельность ... банков может негативно сказаться на состоянии экономики и общества». Более того «устойчивость экономического роста невозможна без стабильности банковского рынка…». Далее авторы утверждают, что задача «центрального банка (надзорного органа) – создать условия обеспечения стабильности». В работе Талисманова Ю.Л. (2010, к.э.н.) говориться, что «поддержание стабильности банковской системы есть недопущение системного кризиса, когда финансовые затруднения нескольких банков приводят к нарушению ликвидности значительной части банковской системы» [5]. Д.э.н. Святов С.А. (2010) по данному поводу отмечает, что «стабильная банковская система способствует эффективному росту национальной экономики …». Также приведем еще одну схожую мысль, в которой д.э.н. Хамитов Н.Н. и к.э.н. Байбулатов Р.Ж. (2001) отмечают, что «основная задача банковского надзора – это формирование финансово-устойчивой банковской системы». Финансовая надежность банков, по мнению авторов, рассматривается с точки зрения потери ликвидности и является самой конструктивной задачей регулирования. Как отмечается в учебнике авторов, к «разумному (банковскому) регулированию» относятся минимизация банковских рисков и обеспечение устойчивости банков и банковской системы в целом [6, с. 139]. Также утверждают и ученые соседних государств. Так, д.э.н. Лаврушин О.И. (2011) отмечает в своем учебнике, что «общество, стремящееся к устойчивости, в силу объективных причин обязано предпринять превентивные меры, построить модель устойчивости банковской системы» [7]. Прежде чем приступать к обсуждению канонов обеспечения финансовой стабильности банковской системы, целесообразно будет привести определение понятию «банковская система» (таблица 1). В таблице, составленной нами, мы приводим несколько определений термину, что наиболее широко используются в русо-язычном научно-академическом кругу. Наиболее часто нам приходилось встречаться с определениями, приведенными знаменитым российским ученым Лаврушиным О.И., но посчитали нужным представить в данной работе наиболее последнего из них. Необходимо отметить, что д.э.н. Святов С.А. и д.э.н. Искакова З.Д. очень подробно подошли к определению данного понятия; в их работах было уделено особое внимание определению терминов «система» и «системность». Святов С.А. в своей исследовательской работе приходит к выводу, что «система» должна означать «целостность», а также «взаимосвязь (взаимозависимость) между составляющими последнего». В исследовании теоретического содержания понятия «банковская система» российский ученый Ларионова И.В. (д.э.н., 2001) в своей работе также тщетно подходит к детерминации понятия «система». «Детерминация» – от английского «determine» – «определять» [13]. Подробно изучив классификацию «системы», она в итоге приходит к мнению, что «банковская система относится 12

к категории активных, целенаправленных, сложных систем с обратной связью» [14]. Таблица 1 - Определение понятия «банковская система» учеными Казахстана и России Ученые (год издания Определение понятию «банковская система» научного труда) Д.э.н. Калиева Г.Т. (1997) Совокупность различных видов банков и банковских институтов в их взаимосвязи, существующая в той или иной стране в определенной период; составная часть кредитной системы [8]. Садвокасова К.Ж., Часть финансовой системы; совокупность банковских Мусина А. (2009) (кредитных) учреждений; [9] Святов С.А. (2010) Совокупность взаимодействующих и взаимосвязанных кредитных организаций (банковских и небанковских), действительных в рамках единого финансово-кредитного пространства, которая имеет четкую внутреннюю организацию, складывающаяся исторически и должна закрепляться законодательно [5]. Короткова Е.А. (2005) Часть экономической системы страны; единая и целостная (взаимосвязанная и взаимодействующая) совокупность банков, кредитных учреждений и отдельных экономических организаций, каждый из которых выполняет свои особенные функции [10]. Аджиева И.Х. (2008) целостное образование, которое обеспечивает ее устойчивое развитие; имеет фундаментальный (посреднический), организационный и регулирующий блоки; динамична в своем развитии; ее элементы взаимозаменяемы и взаимодополняемы [11]. Лаврушин О.И. (2011) Согласно институциональному подходу, необходимая совокупность банков, небанковских кредитных учреждений и банковской инфраструктуры, обеспечивающих ее устойчивое развитие. Имеет фундаментальный (посреднический), организационный и регулирующий блоки [12]. Мурычев А.В. (2007) Неотъемлемый и крайне важный элемент экономической системы, … общественной системы; многогранный и весьма сложный объект управления. Ларионова И.В. (2001) Совокупность коммерческих банков и Центральный банк, которые находятся в постоянном развитии и взаимодействии между собой, внешней средой, и образующие единое целое [14]. Примечание - Составлено автором на основе источников: [5],[8],[9],[10],[11],[12] и [14].

По мнению другого российского ученого Аджиевой И.Х., «система – это упорядоченная совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом и определенную целостность, единство». Мы также придерживаемся данной концепции, что при определении какого-либо 13

словосочетания, имеющие в себе понятие «система», необходимо объяснять ее как «целостность». Анализируя нормативные и научные дефиниции понятия «банковская система», можно резюмировать, что первые – очень коротки и недостаточны (дефиниция – от латинского «definito» – «определение» [15]). Так, согласно в первой статье Закона «О национальном банке РК» (от 2001), банковская система включает в себя двухуровневую структуру: банк первого уровня и банки второго уровня. Еще, к примеру, в Федеральном законе РФ «О банках и банковской деятельности» (от 02.12.1990г.) буквально пишется, что «банковская система России включает в себя Банк России, различные кредитные организации, а также филиалы и представительства и представительства иностранных банков». Научные же определения имеют наиболее смысловую значимость, и, так или иначе, характеризуют термин как «целостность» (или синонимами последнего: «совокупность», «единство»). Определение Ларионовой И.В. (таблица 1) – наиболее точное, поскольку содержит в себе все вышеизложенные теоретические положения. По нашему мнению, для казахстанской специфики к данному определению необходимо также включить организации, осуществляющие отдельные виды банковских операций. Мы предполагаем, что достаточно включить в определение «центральный банк страны» в виде элемента системы, что вытекающими нормативными положениями и самим определением последнего определяется наличие элементов правового и регуляторного характера во взаимоотношениях коммерческих банков (как отдельно, так и в системе) с центральным банком. Итак, резюмируя все вышесказанное, по нашему мнению, банковская система – как экономическая категория, это целостная совокупность банков второго уровня, организаций, осуществляющих отдельные виды банковских операций и Национальный банк РК, которые находятся в постоянном развитии, взаимосвязи и взаимодействии между собой; часть экономической системы РК. Развивая изучение теоретических концепций предмета нашего исследования, необходимо понимать, что в обеспечении финансовой стабильности банковской системы необходимо понимать различие понятий: «стабильность банка» и «стабильность банковской системы». Первое необходимо понимать на микро-уровне, в данном случае ответственность за обеспечение стабильности производится на индивидуальном уровне, которую несет, прежде всего, сам менеджмент банка, что подлежит (микропруденциальному) надзору регуляторными органами. К числу немногих авторов, которые все же подробно исследует различие этих понятий как два различных, можно отнести российского ученого Куликову Е.А. (2011). Что касается самого понятия «стабильность», то мы далее приведем несколько определений из казахстанской и российской экономических наук. В толковом словаре русского языка Ожегова С.И. можно встретить следующую дефиницию: «стабильный» означает «прочный», «устойчивый», «постоянный». Данная дефиниция, как отмечает Ларионова И.В., придает понятию статичный характер, в то время как банковская система – динамична в своем развитии. Возможно приведенное определение «стабильности» и послужило причиной 14

отождествления данного понятия с «устойчивостью» большинством экономистов. Можно встретить еще таких ученых, которые все же отождествляют понятия «стабильности банковской системы» и «ее устойчивости». Например, д.э.н. Макаркин Н.П. Тем не менее, встречаются и те, кто оппонируют. Анализируя определения, приведенными отечественными учеными, можно заметить различающиеся друг от друга дефиниции. Например, Хамитовым Н.Н. и Байбулатовым Р.Ж. (2001г.) предлагается различать понятия «стабильность», «надежность» и «устойчивость» в регулировании банковской деятельности. В учебнике авторов критикуются нормативные документы страны и руководства по инспекционной деятельности на отсутствие конкретных определений данных терминов. Поскольку учебник авторов посвящен теме банковского регулирования, то и определяемые в нем термины подразумевается понимать по отношению темы, хоть и приводятся вне словосочетания. Авторами интерпретируются они следующим образом: «устойчивость – это достаточность ресурсов для продолжения выполнения всех посреднических функций в течение трех лет и более; надежность – это полная вероятность выполнения всех обязательств перед клиентами в течение трех лет и более; стабильность – неизменность показателей финансового состояния в течение года» (интерпретировать – от латинского «interpretari» – «толкование», «объяснение» [16]). При этом не приводятся обоснования, почему авторами были выбраны именно указанные сроки. Солидарно с предыдущим мнением, российские экономисты Бец А.Ю. (2006) и Куликова Е.А. (2011) тоже не считают верным отождествление трех указанных понятий. Исследуя литературу из физических, технических и экономических наук, Бец А.Ю. (2006) в итоге все же синонимизирует два понятия и приводит следующее определение: «устойчивость (надежность) банковской системы – это способность системы выполнять базовые и появляющиеся новые функции независимо от характера внешних воздействий…». Но при этом автор относит стабильное состояние к краткосрочному феномену, а устойчивое состояние – к долгосрочному. Если развить мысль в данном направлении, то необходимо указать, что ученые РК разделение по временной характеристике тоже приводят, но по отношению к понятию «устойчивость», классифицировав его на два вида: статическую и динамическую. Например, д.э.н. Калиева Г.Т. (2000) в своей исследовательской работе отмечает, что «в самых разнообразных отраслях науки … различают два понятия: устойчивость равновесия и устойчивость движения»1. В работе далее приводится интерпретация понятия «устойчивость» как научной категории, которая означает «сущность особого состояния хозяйственной системы в сложной рыночной среде, гарантирующей целенаправленность ее движения в настоящем и прогнозируемом будущем». Российский экономист Аджиева И.Х. (2008) в своей исследовательской работе отмечает, что «в рамках философской науки «устойчивость» – это постоянство, пребывание в неизменном состоянии; в естественных науках – это способность системы нормально функционировать и противостоять различным неизбежным возмущениям». Можно заметить, что данные определения 15

придают «устойчивости» динамическую характеристику. Таким образом, и «устойчивость», и «стабильность», в функционировании банковской системы являются динамическими категориями. В подтверждение к предыдущему, Калиева Г.Т. далее отмечает, что по отношению к банкам «устойчивость» должна быть динамической. Приведем также утверждение Ларионовой И.В. (2001), что «динамичность банковской системы определяется … текучестью финансовых активов, с которыми она работает», и что «стабильность следует рассматривать в динамике». Далее мы солидарны с мыслью Куликовой Е.А. (2011) и Ларионовой И.В., что понятие «стабильность» необходимо относить «к характеристике банковской системы, а «устойчивость» к состоянию отдельных банков [14, с.37]. Согласны с данным мнением, поскольку в официальных и научно-академических документах дальнего зарубежья, касающихся банковского регулирования, все же принято использовать слово «стабильность» (англ. stability) в сочетании с понятием «банковская система», нежели «устойчивость» (англ. sustainability). То есть, проверяя прямой перевод приведенных понятий, в мире признано существование словосочетания «stability of banking system», а не «sustainability of banking system». Существует также другое понятие, как «sustainable banking», но оно уже не относится к предмету нашего обсуждения и исследования. В публикациях можно заметить следующее определение: «стабильность банковской системы – это способность выполнять присущие ей на заданном уровне социально-экономического развития функции и роль в экономике, при этом она должна обладать потенциалом для восстановления своего исходного состояния при возникновении кризисных явлений» [17]. Ларионова И.В, считает, что «стабильности банковской системы – это способность противостоять внешним и внутренним воздействиям, сохранять устойчивое равновесие и надежность в течение времени». В нормативно-правовых актах же дефиниций данному понятию не встречаются. Банк считается уязвимым, когда он представляет риск обществу, требуя внешнего вмешательства для обеспечения его выживания [18]. На сегодняшний день нет общепринятого определения уязвимости банковской системы. Тем не менее, можно выделить три характеристики понятия финансовой уязвимости: значительная потеря доверия экономических агентов к финансовой системе (финансовым институтам и финансовым рынкам); неспособность финансовых институтов эффективно выполнять функции посредничества; распространение финансовой уязвимости по всей экономике. Таким образом, по нашему мнению, «стабильность банковской системы», как экономическая категория – это ее способность оставаться нерушимой при проявлении системного риска и сохранить свою целостность в динамике. Причиной проявления системного риска служит «разрушаемая» деятельность системообразующих элементов банковской системы. Их «разрушительный» характер может проявиться в силу воздействия внешних и внутренних факторов риска. Более подробно о «системном риске» и «системообразующих элементах» мы приведем обсуждение в следующих параграфах. 16

1.2 Сущность понятия «макропруденциальная политика» в системе обеспечения стабильности банковской системы Макропруденциальная политика является относительно новой задачей в области финансового регулирования. Недавний финансовый кризис придал очередной импульс изучению канонов макропруденциального регулирования финансового рынка. Проанализировав историю использования термина «макропруденциальный», в документациях Банка международных расчетов отмечается, что он был впервые озвучен в 1979 г. на заседании Комитета Кука (предшественника Базельского Комитета по банковскому надзору). Комитет запускал проект по сбору статистики о международном кредитовании и был озадачен проблемами слияния микро и макропроблем. Сие выражение оставалось неиспользуемым и забытым, пока после азиатского кризиса (1998г.) оно не вышло на широкую публику. В годовом отчете 1998 года МВФ заявил следующее утверждение: «Эффективное банковское регулирование … может быть обеспечено … как на микропруденциальном, так и на макропруденциальном уровнях». Развивающиеся страны учатся у первых, принимая нужные и полезные для себя стороны в построении макропруденциального аппарата финансового регулирования. Сочетание «макропруденциальное регулирование» часто мелькает в официальных выступлениях руководителей центральных банков мира. Итак, термин «макропруденциальный» состоит из двух слов: «макро» от латинского «общий»; и «пруденциальный» – от английского «благоразумный», «предусмотрительный», «осторожный», «расчетливый», «бережливый». Само слово «регулирование» в переводе с латинского «regulo» означает «устраиваю, привожу в порядок, норма, правило, то есть целенаправленные процессы, обеспечивающие поддержание или изменение экономических явлений и их связей» [19]. Глобальный финансовый кризис 2007-08 г.г. показал, что регулирование, сосредоточенное на отдельные институты, не имело задачи исследовать и предотвращать системные риски всего финансового рынка. В данном случае необходимо различать понятия «микропруденциальный» и «макропруденциальный» друг от друга. В казахстанской экономической науке, банковское регулирование подразделены на макро и микро функции уже задолго до внедрения и применения глобально-признанных стандартов и рекомендаций по пост-кризисному оздоровлению, благодаря д.э.н. Хамитову Н.Н. и к.э.н. Байбулатову Р.Ж. (2001г.). Авторы смогли точно идентифицировать различия задач макропруденциального регулирования от – микропруденциального, но, конечно, без использования последних терминов. Так, по мнению авторов, «одной из задач обеспечения макро-регулирования является предотвращение системного финансового кризиса». Они далее утверждают, что «банковский надзор на макро-уровне состоит в регулировании функционирования финансово-устойчивой банковской системы … при 17

сохранении и укреплении надежности своей деятельности» [6, с.8]. Таким образом, они относят задачу обеспечения системной стабильности банковского сектора к задачам регулирования на макро-уровне. Тем временем вопрос «формирования финансово-устойчивой банковской системы» они относят к перечню задач микро-регулирования [6, с.7]. В научно-академическом кругу СНГ труды, посвященные вопросу разделения финансового регулирования на макро- и микропруденциальные, по сей день редки. Один из таких – работа к.э.н. Хасяновой С.Ю. (2012), где четко разграничены задачи макро- и микропруденциального регулирования с точки зрения проведения дистанционного мониторинга. Автор отмечает, что «в целях принятия решений по стабилизации» регуляторам необходимы инструменты «оценки сильных и слабых сторон финансовых систем» [20]. Далее автор объясняет, что «макропруденциальный анализ является центральным звеном в оценке общей финансовой стабильности стран и регионов, такой анализ позволяет оценить макроэкономические ситуации …; микропруденциальный анализ используется для изучения финансового положения отдельной организации …». Таблица 2 – Различие микропруленциальной Политика Фокус Основная цель

маркопруденциальной

Микропруденциальная Индивидуальная стабильность отдельных финансовых институтов Защита интересов депозиторов

Характеристика рисков

Риски, присущие отдельным финансовым институтам Калибровка Для решения проблем инструментов только одного финансового института Применение На уровне отдельного института Примечание – Источник [21].

политики

от

Макропруденциальная Системная стабильность всей финансовой системы Избежание давления на ВВП страны (интересы налогоплательщиков) Риски коллективного поведения финансовых институтов Для решения проблем всей финансовой системы На уровне отдельного института

Внедрение в обиход понятий «микропруденциальный» и «макропруденциальный» в Казахстане обуславливаются с принятием соответствующих нормативных требований к выполнению финансовыми организациями (согласно новому стандарту «Базель-3»). Микропруденциальный надзор определяет первоначальный риск и его последующее влияние на уровни волатильности и ликвидности; фирма принимает решение о продаже либо удерживании актива в независимости от 18

других компаний, не учитывая потенциального воздействия данного решения на финансовый рынок. Тем временем макропруденциальная политика рассматривает совокупное влияние действий отдельных фирм на стоимость, волатильность и ликвидность других активов, имеющихся на рынке. Несмотря на различия между макроэкономической политикой и микропруденциальным надзором, изложенные выше, обе часто используют те же инструменты, хотя и по-разному. Макропруденциальная политика использует многие инструменты пруденциального надзора, на постоянной основе и по мере необходимости для смягчения проциклической тенденции, но применяет их с целью снижения системных рисков и повышение устойчивости финансовой системы, чтобы поглотить такой риск. Ярким примером является регулирование капиталом, которое используется в рамках микропруденциального надзора, чтобы обеспечить безопасность отдельного института в условиях стресса, но это также может быть использовано в макропруденциальном контексте, для обеспечения устойчивости системы в целом и снизить риск системного сбоя в финансовой системе и проциклического поведения. Другие задачи макропруденциального характера требуют инструменты вне микропруденциального арсенала, в частности, инструменты для обеспечения общесистемной ликвидности. Тот факт, что подобные инструменты используются в микропруденциальном регулировании, не должен истолковывать о том, что они используются одинаковым образом, или с одной целью. Например, количество и качество капитала, необходимого на руководителей может значительно варьироваться в зависимости от целей регулирования капитала. В настоящее время большинство требований к капиталу устанавливаются в микропруденциальной политике с целью обеспечения стабильности отдельных институтов в экономических потрясениях, а не целостную стабильность всей финансовой системы. Таким образом, в дополнение к использованию макропруденциальных инструментов на постоянной основе, регуляторы также начинают прибегать к помощи проциклических инструментов для поддержания постоянной стабильности финансового рынка. Под макропруденциальным регулированием понимается политика, направленная на повышение устойчивости финансовой системы с тем, чтобы ослабить эффект системных рисков, которые распространяются по всей финансовой системе посредством взаимосвязанности институтов, их общей подверженности к потрясениям и склонности осуществлять деятельность проциклически [22]. Как отмечается в документациях Банка международных расчетов, наиболее точная задача макропруденциального подхода является ограничение рисков, негативно влияющих на финансовую стабильность на макро-уровне. Тем временем, задачей микропруденциального регулирования является ограничение рисков, влияющие на состояние отдельных организаций, и не 19

рассматривает, при этом, воздействия уровня их стабильности на экономику в целом. Макропруденциальный подход регулирует агрегированные риски, как результат коллективного поведения организаций. Такие риски в макропруденциальном аспекте будут являться эндогенными для системы. В то время как, на микро-уровне они являлись бы экзогенными для каждой из организаций и таким образом, не являлись бы объектом микро-регулирования [23]. Несмотря на различия между макроэкономической политикой и микропруденциальным надзором, изложенные выше, обе часто используют те же инструменты, хотя и по-разному. Макропруденциальное регулирование необходимо для того, чтобы, вопервых, снизить возможность распространения влияния внутренних шоков по сетям финансовых институтов, во-вторых, выявлять и противостоять причинам появления процикличности, построить такие механизмы финансовой стабильности, при которых финансовая система была бы устойчива к последствиям системных рисков [23, с.10]. Макропруденциальное регулирование использует многие инструменты пруденциального надзора на постоянной основе и по мере необходимости для смягчения проциклической тенденции, но применяет их с целью снижения системных рисков и повышения устойчивости финансовой системы. Главным индикатором пруденциальной ответственности банков является уровень достаточности капитала, что используется в рамках микропруденциального регулирования устойчивости отдельного института на индивидуальной основе, который также может быть применен и в макропруденциальном контексте для обеспечения устойчивости системы в целом и снизить риск системного сбоя в финансовой системе и проциклического поведения. Другие задачи макропруденциального характера требуют инструменты вне микропруденциального арсенала, в частности, инструменты для обеспечения общесистемной ликвидности. Тот факт, что подобные инструменты используются в микропруденциальном регулировании, не должен истолковывать о том, что они используются одинаковым образом, или с одной целью. Например, количество и качество капитала, необходимого на руководителей может значительно варьироваться в зависимости от целей регулирования капитала. В настоящее время большинство требований к капиталу устанавливаются в микропруденциальной политике с целью обеспечения стабильности отдельных институтов в экономических потрясениях, а не стабильность всей финансовой системы. Таким образом, в дополнение к использованию микропруденциальных инструментов на постоянной основе, регуляторы также начинают прибегать к помощи проциклических инструментов для поддержания постоянной стабильности финансового рынка. Требования к капиталу могут быть увеличены в разы с помощью создания динамических провизий и резервов, которые создаются в периоды резкого подъема для смягчения проциклического воздействия в период экономического спада. 20

Финансовой системе, как и экономической в целом, присуще проявление той или иной степени процикличности. Возникшие кризисы распространяются по всей системе; имеют они эффект заражения – если финансовые институты взаимосвязаны между собой тесными сетями взаимосвязанности. Для нас финансовый кризис 2007-2008 г.г. является сегодня наглядным уроком для последующего изучения, о том, как внутренние шоковые ситуации могут взрасти в систему через проциклическое поведение институтов и индивидуумов [23,с. 9]. Использование макропруденциальных инструментов для повышения системной стабильности, препятствование проциклическому поведению и управление рисками взаимосвязей может заставить рынок усвоить эти циклические поведения в период подъема и создавать «подушки» от стресса. И дополнительной целью макропруденциальной политики в данной задаче является создание стимулов для банков использовать в полной мере эти инструменты. Новый Базель III фокусируется на регулирование деятельности банков пост-кризисного периода. Базель III увеличивает потери поглощающая способность банков и, следовательно, их устойчивость к кризисам путем введения требований к капиталу, которые обязывают банки наращивать капитал в хорошие времена для использования такого резерва в периоды кризиса. Смысл в том, что эффективный обмен информацией между макропруденциальным и микропруденциальным надзорами является важным элементом идентификации факторов системного риска. Следовательно, акцент на микропруденциальный (индивидуальный) надзор сам по себе недостаточен, в ходе борьбы с макропруденциальными (системный) проблемами. Задача макропруденциального подхода является ограничение рисков, негативно влияющих на финансовую стабильность на макро-уровне. Тем временем, задачей микропруденциального регулирования является ограничение рисков, влияющие на состояние отдельных организаций, и не рассматривает, при этом, воздействия уровня их стабильности на экономику в целом. Макропруденциальный подход регулирует агрегированные риски, как результат коллективного поведения организаций. Такие риски в макропруденциальном аспекте будут являться эндогенными для системы. В то время как, на микро-уровне они являлись бы экзогенными для каждой из организаций и таким образом, не являлись бы объектом микро-регулирования. Финансовой системе, как и экономической в целом, присуще проявление той или иной степени процикличности. Макропруденциальное регулирование необходимо для того, чтобы, во-первых, снизить возможность распространения влияния внутренних шоков по сетям финансовых институтов, во-вторых, выявлять и противостоять причинам появления процикличности, построить такие механизмы финансовой стабильности, при которых финансовая система была бы устойчива к последствиям системных рисков [23,с. 9]. Макропруденциальная политика необходима для того, чтобы решить две важные особенности системных рисков. Во-первых, макропруденциальная 21

политика необходима для того, чтобы смягчить возможность внутреннего шока распространиться в сетях взаимосвязанных финансовых институтов. Вовторых, макропруденциальная политика необходима для того, чтобы выявлять и противодействовать усилению механизмов, которые вызывают процикличность. Макропруденциальная политика направлена к смягчению воздействия системных рисков, и сделать финансовую систему более устойчивой к их последствиям. По сравнению с видением системных рисков, можем выделить две слабые стороны надзорных и регуляторных подходов, которые имели место до кризиса. С одной стороны, старый подход уделял больше внимания на отдельные риски и меньше – взаимосвязям между посредниками и рынками. С другой стороны, это породило много информации о некоторых типах посредников, но гораздо меньше, о других (в том числе, теневой банковской системы). Это затрудняло понимание о проциклическом поведении системы в совокупности. Мировой финансовый кризис 2007-2008г.г. показал, что существующие финансовые надзорные режимы были плохо разработаны в целях смягчения последствий финансовых потрясений. Кризис, скорее всего, обошелся бы дешевле при наличии макропруденциальных механизмов воздействия, смягчающие докризисный бум кредитования и финансирования. Вместо этого, регуляторы и правительства пытались смягчить потери финансового сектора с помощью существующих инструментов пруденциального надзора и макроэкономической политики. Первичное официальное использование данного термина в Казахстане началось в 2009 г. с принятием нормативно-правовых актов, как «Концепция развития финансового сектора в посткризисный период», «Видение АФН по вопросам развития финансового сектора и совершенствования систем регулирования финансового сектора», «Отчеты по финансовой стабильности» подготавливаемые Национальным Банком РК», «Указ О Совете по финансовой стабильности и развитию финансового рынка Республики Казахстан». Указ Президента Республики Казахстан «Концепция развития финансового сектора в посткризисный период» от 1 февраля 2010 года, основная цель данной концепций – повышение устойчивости финансового сектора. Одно из приоритетных направлений – применение макропруденциального регулирования. Концепция, также выделяет цели, задачи, понятие макропруденциального регулирования. Ниже представлены два направления понимания макропруденциального регулирования. Согласно нормативно-правовым актам РК, под макропруденциальным регулированием понимается: регулирование системных рисков финансовой системы в целом, возникающих в результате коллективных однородных действий отдельных финансовых институтов; различное регулирование институтов в зависимости от значимости и их системообразующего характера (в отличие от микропруденциального подхода, предполагающего установление единых норм в отношении всех финансовых институтов) [32]. 22

Системообразующие банки имеют свои особенности. Их позиции (как по активам, так и по обязательствам) на межбанковском рынке таковы, что невыполнение обязательств, приводит к существенному ухудшению финансового положения многих контрагентов. Основными их контрагентами выступают другие банки, также являющиеся центрами перераспределения ликвидности, что значительно увеличивает риск системного кризиса. Несмотря на некоторое совпадение с денежно-кредитной политикой роль и цели макропруденциальной политики отличаются. Цель денежно-кредитной политики заключается в стабилизации агрегированных цен товаров и услуг в экономике (обеспечение стабильности цен). При этом цель макропруденциальной политики, состоящая в обеспечении устойчивости финансовой системы в целом для поддержания стабильности предложения финансовых услуг на протяжении кредитного цикла, дополняет вышеуказанную цель денежно-кредитной политики, но не является аналогичной ей. Макроэкономическая стабильность (в монетарном смысле) не была достаточным условием финансовой стабильности. Она не может устранить системный риск в целом. Меры ex-post по исправлению сложившегося положения часто активируется, как только финансовая буря угрожает стабильности всей экономической системы. Пожалуй, самый наглядный пример такой угрозы проявил себя осенью 2008 года. Осенью 2008 года рынки просто не смогли определить рыночную цену для многих из тех ценных бумаг, которые были очень высоко оцениваемы лишь несколько недель назад. Так, если в последнее десятилетие рост номинального спроса соответствовал предложению в экономике, а уровень инфляции был относительно стабильным, балансы банковского сектора росли быстрыми темпами. При этом инструменты денежно-кредитной политики с наступлением глобального финансового кризиса не могли решить нараставшие дисбалансы в банковском секторе. Макропруденциальное регулирование призвано выявлять системные риски и предлагать меры по исправлению положения, и было разработано потому, что микропруденциальные меры при высокой степени интеграции и сложности финансовой системы не смогли гарантировать финансовую стабильность. В то же время, их сложное взаимодействие означает, что мы должны иметь в виду общую картину тоже. Это может помочь улучшить аналитическую основу для раннего выявления и оценки системных рисков. Таким образом, макропруденциальное регулирование является важным инструментом для сдерживания системных рисков и тем самым способствует устойчивому экономическому росту и процветанию. Поскольку все чаще признается, что традиционное регулирование допустило бесконтрольное усиление факторов финансовой уязвимости, способствуя глобальному финансовому кризису, официальные органы во многих странах готовы рассмотреть наиболее системный подход к финансовому регулированию. Этот комплексный подход называется макропруденциальной политикой. Макропруденциальная политика не 23

стремится заменить традиционное регулирование финансовых организаций, таких как коммерческие банки, которые необходимы для благополучия системы. Вместо этого она добавляет и дополняет микропруденциальную политику. Макропруденциальное регулирование – это анализ и мониторинг системных рисков, с целью обеспечения финансовой стабильности не только отдельно взятого финансового института, а обеспечение стабильности экономики в целом. Мировой финансовый кризис 2007-2008 г.г. показал, что существующие финансовые надзорные режимы были плохо разработаны в целях смягчения последствий финансовых потрясений. Кризис, скорее всего, обошелся бы дешевле при наличии макропруденциальных механизмов воздействия, смягчающие докризисный бум кредитования и финансирования. Вместо этого, регуляторы и правительства пытались смягчить потери финансового сектора с помощью существующих инструментов пруденциального надзора и макроэкономической политики. Она часто пользуется традиционными инструментами регулирования и опирается на традиционные органы регулирования для реализации и обеспечения его соблюдения, но применяет эти инструменты для противостояния нарастающим рискам в финансовой системе. Такой развивающийся подход может потребовать нового вида режима регулирования для отслеживания в финансовой системе признаков нарастающей угрозы для стабильности и принятия официальными органами мер для борьбы с этими угрозами. Понятие макропруденциального подхода — не новинка, но только после мирового финансового кризиса директивные органы полностью осознали вероятность и издержки системного сбоя на современных финансовых рынках и необходимость в контролировании системного риска. В результате этот подход все еще находится на стадии развития. Макропруденциальный подход к управлению дополняет классическую систему надзора за системными рисками и различными издержками финансовой нестабильности в целом. Идеальная система макропруденциального управления должна обеспечивать возможность контролировать, оценивать и оперативно воздействовать на системные риски внутри финансовой системы. 1.3 Теоретические аспекты понятия «системный риск» и пути его проявления в банковской системе Системный риск в финансовой системе является очень важным вопросом для центральных банков. Стабилизация и восстановление финансовой системы от влияний системного риска в наше время стало одним из самых больших проблем для суверенитетов. Предварительным условием для решения этой проблемы является глубокое понимание природы системного риска. Обратимся к ряду определений. Сотрудники МВФ (в частности, R. Barry Johnston) определяют понятие следующим (ограниченным) образом: это риск, который имеет значительное влияние на финансовую систему [25]. 24

В глоссарии финансовых терминов Комиссии по фьючерсной торговле товарами США определено, что «системный риск – это риск того, что дефолт одного участника рынка повлияет на других участников из-за взаимно блокирующего свойства финансовых рынков. Например, дефолт клиента А на рынке Х может повлиять на платежеспособность посредника В на рынках X, Y и Z». Жан Клод Трише (Президент ЕЦБ) дает следующую дефиницию системного риска (2009): «В контексте нашей среды, это угроза того, что действия миллионов индивидов в достижении своих собственных интересов может привести к нарушению экосистемы в мире и глобальным катастрофам, что, в конечном счете, может повредить каждому. Кроме того, это угроза того, что развитие событий в финансовой системе может привести к захвату деятельности или выхода из строя этой системы, что вызовет массовый ущерб реальному сектору. Такое развитие событий может происходить от провала больших и взаимосвязанных институтов, из эндогенных дисбалансов, которые складываются с течением времени, или значительные неожиданные события» [25]. По мнению российского ученого Говтвань О.Дж., системный риск характеризует неустойчивость (ненадежность) финансовой системы и может реализоваться в форме системного кризиса: цепные банкротства финансовокредитных институтов, неспособность банковского сектора выполнять свои функции по предоставлению ликвидности и финансовой трансформации. По мнению автора, банковский сектор является средой существования, распространения и реализации системного риска. Автор далее позиционирует, что как наиболее крупнейший финансовый посредник, банковский сектор в большей степени подвержен системному риску, и более того, благодаря той же посреднической «силе» может стать причиной мгновенного распространения дефолта на всю экономику [26]. Актуализация исследования феноменов системного риска, очевидно, проявляется в пост-кризисный период. В доказательство тому, книга, выпущенным Миркиным Я.М. «Финансовое будущее России: экстремумы, бумы, системные риски», где системный риск определяется как «риск потерь, связанных с неблагоприятными изменениями на рынке в целом, вызванных эффектом домино на финансовом рынке…, кризисом доверия среди инвесторов, создающим ситуацию общей неликвидности на рынке» [27]. Нельзя утверждать, что в докризисный период не существовало понятия «системный риск». Например, в учебнике Хамитова Н.Н. и Байбулатова Р.Ж. «Банковский надзор в Казахстане» (2001г.) данное словосочетание можно увидеть в нескольких местах. Но дефиниции данному понятию в их учебнике не встретить. Авторы отмечают, что концепция банковского надзора предполагает предупреждение системных рисков. К докризисным определениям понятия «системный риск» можно отнести определение российского ученого Пискунова А. Д. (2003), в работе которого говорится, что «это риск того, что существующие конструктивные особенности системы будут 25

стимулировать накопление и распространение определенного типа макроэкономических рисков среди кредитных институтов и участников финансовых рынков, составляющих национальный финансовый сектор». В разных литературах можно встретить и такие определения, что системный риск – это риск сбоев в информационных системах организации; риск, связанный с тем, что невыполнение обязательств одного из участников платежной системы вызовет невыполнение своих обязательств другими участниками. В западной финансовой литературе наиболее часто встречается определение Кауфмана и Скотта (2003), которые объясняют, что «системный риск – это риск или вероятность разрушения целостности системы, что выступает против разрушения индивидуальных частей или компонентов, и основывается на корреляции большинства или всех частей системы». Вторая часть определения Миланом Бораном (2011) критикуется на противоречивость и на «неоперациональность» [28]. Боран признает определение Фредерика Мишкина (1995) правильным. Оно имеет следующее содержание: «системный риск – это вероятность внезапного, неожиданного события, который разрушает посредническую функцию финансовых рынков». В итоге сам Боран определяет, что «системный риск – это риск, специфично объясняемый конструкцией финансовой системы, и в целом экономической системы в следующих условиях: конструкцию определяют составные части, их взаимоотношения и функциональность; когда составные части или их взаимодействие ведут себя непредсказуемо, то риск может быть создан, либо ослаблен; риск может быть определен и использован Легар (2005г.), Алленспах и Моннин (2006г.) определяют системный риск как «вероятность определенного числа одновременных банковских дефолтов». Пол Купиек и Дэвид Никерсон (2001) отмечают, что «системный риск можно объяснить как потенциал умеренного экономического шока, который повлияет на увеличение диспропорции и волатильности цен на финансовые активы, значительные сокращения ликвидности в компаниях, существенные рыночные потери, и возможно даже непредвиденные дефолты некоторых финансовых институтов». Из более ранних определений можно отметить следующие: Президент Федерального резервного банка Сан-Франциско, Роберт Пэрри (1996) определяет, что «системный риск это риск того, что дефолт одного банка может привести к цепной реакции … банкротств и даже угрожать платежеспособности институтов». Алан Гринспан в своем докладе (1995) отметил, что для центральных банков было бы полезно уметь правильно измерять системный риск, но точное определение данному понятию до сих пор отчасти не установлено. В общем признании системный риск представляет собой склонность к некому типу значимого системного финансового разрушения. Банк международных расчетов (1994) объясняет, что системный риск – это риск того, что несостоятельность одного участника по платежеспособности может в свою очередь по цепной реакции вызвать дефолт других участников, приводя к более значительным финансовым затруднениям. 26

Понятие «системного риска» изначально коренится в описании в книге Бейджгота «Lombard Street» (1873). Бейджгот представляет, что банковская паника имеет три этапа, при этом тревога превращается в панику, а последнее в безумие клиентов. Первый этап кризиса, это первый сигнал, когда происходит первичный шок, и несколько «крупных купцов» начинают беспокоиться, смогут ли они получить достаточно средств от банков в привычном для них количестве. Согласно Бейджготу, проблема управления паникой не должно рассматриваться как основная проблема банкира. Это – прежде всего проблема клиентов («крупных скупщиков»). Все зависит от заимствования денег, и крупные купцы зависят от заимствований большего количества денег. Банк – ресурсообразующий и ресурсоразмещающий институт [29]. Поэтому должен быть готовым не только сохранить ресурсы для своих собственных обязательств, но и свободно предоставлять их своим клиентам. В пике банковского шока, одна неудача производит множество других, и лучший способ предотвратить производную остальных неудач это прекращение сбоя у основания.

Рисунок 1 - Каскад дефолтов в банковской системе; эффект «домино» Примечание - Источник [31]

Приведенные определения заметно разнятся в формах триггера и формах и объемах распространения системного риска. Данное разночтение критикуется Стивеном Шварцом (2008) в его работе [30]. Далее он отмечает, что во всем разнообразии дефиниций существует единое понятие, что триггерная ситуация ведет за собой каскад неблагоприятных экономических последствий. Он 27

разделяет три подхода (концепции) при определении понятия «системный риск»: институциональный, рыночный и интегрированный. На уровне институтов системным риском является одновременный отказ (дефолт) нескольких финансовых посредников, последствием чего будет являться снижение уровня доступности к рынку капитала и соответственно увеличение цены капитала. Классическим примером в данном случае является «набег депозиторов» в банки, что впоследствии тригернет уязвимость кредиторов таких банков. Каскад банковских дефолтов может появиться по причине того, что банки тесно взаимосвязаны между собой. Цепь банковских дефолтов может распространиться через сети межбанковского кредитования, размещения депозитов, платежей и переводов (рисунок 1). Как далее утверждает Стивен Шварц (2008), на уровне рынков системный риск не имеет индивидуальную «жертву», а влияет на весь рынок, и в отличие от рыночного (портфельного) риска он не может быть диверсифицированным. Ярким примером в данном случае является уязвимость хедж-фонда Long Term Capital Management (далее – LTCM) в 1998 году. Даже при диверсифицированном портфеле и защищенной инвестиционной стратегии фонд не смог противостоять дефолту по причине нерационального ценообразования на рынке облигаций. Причиной (триггером) этому послужило объявление дефолта российским государственным облигациям в августе 1998 года. Дефолт одного рынка привел к потере сотен миллионов долларов у фонда, т.е. потере стабильности на рынке капитала. Далее каскад был приостановлен с помощью ФРС, который принял меры по спасению фонда, расплатившись с его кредиторами. При интегрированном подходе Шварц предлагает не отделять друг от друга два предыдущих вида системного риска. В нормативно-правовых актах Казахстана сохраняется концепция интегрированности Шварца, и «системный риск» определяют как «риски финансовой системы в целом, наступление которых влечет за собой ее дестабилизацию и подрывает ее стабильное функционирование. Системные риски финансовой системы включают в себя также риски системообразующих финансовых организаций» [32]. То есть данное определение учитывает как институциональную, так и рыночную концепции. Но данное определение требует дополнительное пояснение понятию «дестабилизирующий». В последнее время по всему миру возобновился интерес вокруг концепции системного риска. Такая частота обращения к понятиям «системный риск» и «системный кризис» является иллюстрацией того, что макроэкономическая ситуация на рынках стали очевидно ухудшатся. Важно заметить, что при определении значения «системный риск», необходимо различать его от схожих по названию и описанию двух других понятий, как «систематический риск» и «системный кризис». Такое уточнение ведется Шварцом в его работах. В ходе исследования теории данных терминов, мы заметили, что в русскоязычной литературе объяснения о различии данных значений 28

встречаются в трудах российского ученого Говтвань Олега Джоновича. В его монографии (2009) очень подробно отмечается, что «в российской экономической литературе два понятия («системный риск» и «систематический риск») часто смешиваются или путаются. Так, чаще всего встречается понятие системного риска, но в большинстве случаев, как это следует из контекста, оно применяется к феномену, который на самом деле является систематическим риском. Понятие системного риска … не слишком популярно в (российской) экономической литературе и, по-видимому, нуждается в более развернутых комментариях» [26,с. 141]. В данном отношении нами продолжается тенденция ученых, объясняющих различия указанных понятий в системе экономических знаний. Если обратится к толкованию слов «системный» и «систематический», то можно легко заметить разницу между двумя понятиями. Так, первый означает «относящийся к системе, основанный на системе, опирающийся на систему» [33], а второй – «следующий определенной системе», «постоянно повторяющийся, не прекращающийся» [34]. Глоссарий финансовых терминов Комиссии по фьючерсной торговле товарами США тоже разделяет понятия «систематический риск» и «системный риск», определяя первый как рыночный риск, который не может быть диверсифицирован из-за определенных факторов. О.Дж. Говтвань (2009) определяет понятие «системного кризиса» следующим образом: «это реализация системного риска …, банкротство ряда финансово-кредитных институтов, … неспособность финансового сектора выполнять свои (посреднические) функции». «При достижении некоторой критической массы накопленный системный риск способен вылиться в полномасштабный системный кризис», – дополняет экономист. Данное определение солидарно одинаково с тем, что приведено в работе А.Д. Пискунова (2003). То есть системный кризис – не есть системный риск, а последствие системного риска. В работах западных ученых можно заметить также географический принцип системного риска. Так, Оливье де Бандт и Филипп Хартманн (2000) отмечают, что системный риск не ограничен географически, он может достигать региональный, национальный и международный масштабы. Итак, по нашему мнению, системный риск – это риск дефолта системообразующего звена финансовой системы, что в свою очередь по цепной реакции может вызвать дефолт других участников, приводя к более значительным финансовым затруднениям. То есть мы в наибольшей степени солидарны с мнением специалистов БМР. Регулирование, направленное на сохранение стабильности системы будет зависеть от диагноза системного риска. Одним из факторов системных рисков является финансовый цикл. Одной из основных задач макропруденциальной политики является создание стимулов менее про-циклического поведения банков. Временной (циклический) характер системных рисков отражает их накопление с течением времени. Источником чего является процикличность поведения банков, способствующих 29

формирование несбалансированных финансовых тенденций, которые иногда выпадают из контроля самих банков и их регуляторов. В целях предупреждения проявления системных рисков главной задачей финансового анализа стабильности является своевременное выявление предельного уровня накопления системного риска. Регуляторы должны сосредоточиться на множестве перспективных показателей предупреждения будущих системных рисков. Это относится в основном к лаговым показателям, основанные на оценке отклонения факторов, определяющих уровень плеча от их нормального или равновесного значения. Например, стандартное отклонение отношения кредитов к ВВП, или соотношение цен на недвижимость к доходу. Такие показатели посылают сигнал на несколько лет вперед о финансовых дисбалансах финансовых учреждений. Вторым фактором системного риска является секторальный: то есть влияние системообразующих (системно-значимых) институтов (в частности, банков) на систему. На законодательном уровне данный термин определяется в Казахстане следующим образом: «Под системообразующими финансовыми организациями понимаются финансовые организации, от стабильного функционирования которых зависит стабильность финансовой системы в целом» [32, с. 60]. Ошибка данного определения состоит в том, что далее не приводятся критерии «стабильного состояния финансовой системы» и «стабильного функционирования». Конечно, нельзя не отметить, что в казахстанских учебниках термин «системообразующие банки» также неоднократно встречается. Среди отечественных экономистов Святов С.А., Хамитов Н.Н., Байбулатов Р.Ж. и Калиева Г.Т. положили начало исследованию понятия «системообразующих банков Казахстана» и посткризисного развития банковского сектора РК. Так, в учебном пособии «Банковский надзор в Казахстане» Хамитова Н.Н. (д.э.н.) и Байбулатова Р.Ж. (к.э.н.), вышедшем в 2001 году. Но в данном учебном пособии авторами не приводятся дефиниции термина, в силу того, что выпуск учебника произошел в «докризисный» период, тем самым можно полагать, что актуализация более тщательного объяснения термина возникла с приходом всемирного финансового кризиса (2007-2008 г.г.). В учебнике понятия «системообразующий» и «крупный» стоят рядом, подразумевая, таким образом, синонимичность понятий [6, c.6, c.33]. С развитием экономической науки в посткризисный период, в западной литературе синонимичность данных понятий отвергается, поскольку доказывается, что системообразующие банки не обязательно могут быть крупными по размеру активов (или капитала). Годом ранее была попытка определить термин, что можно судить по работе д.э.н. Калиевой Г.Т. (2000). В ее работе приводится не сам термин буквальным образом, но схожий с ним по смыслу и описанию следующий термин: «крах структурообразующих (социально-значимых) банков может повлечь за собой возникновение кризиса и введения для них индивидуальных институтов анализа, контроля регулирования деятельности». Но далее автор все же приводит упоминание об исследуемом термине, что означает в данном 30

контексте синонимичность всех приведенных ею терминов: «В основу критериев для определения структурообразующих банков могут быть положены: величина соотношения активов и пассивов банка к общему объему активов и пассивов банковской системы республики; наличие развернутой сети филиалов в таких областях республики, где не существует альтернативной возможности предоставления банковских услуг и другие показатели, характеризующие значимость банка для устойчивости системы в целом». Для сравнения, проанализируем научные труды ученых соседних стран. Талисманов Ю.Л. по данному поводу отмечает в своей работе (2010), что «системообразующие банки способны по своим деловым связям способность распространению системного кризиса и росту недоверия в банковской системе в целом». Далее автор приводит следующую дефиницию системообразующим банкам: «это банки, которые имеют позиции (активные и пассивные) с многочисленными контрагентами на межбанковском рынке; значительную долю позиций на межбанковском рынке в балансе банка; основными контрагентами которых являются банки-центры перераспределения ликвидности». Несмотря на присутствие нескольких критериев и признаков системной значимости, автор в своих работах все же ставит рядом понятия «крупный», «системно-важный» и «системообразующий». Бортников Г.П. утверждает, что «системообразующие банки, это те банки, крах которых может оказать заметное негативное воздействие на всю финансовую систему страны» [35]. Мы считаем, что определение СЗБ должно содержать все критерии и признаки их системности, как это приведено в определении Талисманова Ю.Л. Наиболее точное определение было дано нашим отечественным ученым Калиевой Г.Т., что произошло ранее, чем была принята его законодательная версия. Поэтому в целях укрепления точности объекта макропруденциального надзора мы предлагаем в дальнейшем использовать приведенное ею определение. Таким образом, синтезируя все выше сказанное, предлагаем использовать следующее определение: «СЗБ – это банки, имеющие значительную долю в системе по соотношению активов и пассивов к общему объему активов и пассивов банковской системы страны; имеющие развернутую сеть филиалов в таких областях республики, где не существует альтернативной возможности предоставления банковских услуг; имеющие значительные суммы требований и обязательств на рынке межбанковских услуг». Есть ряд особенностей финансовых систем, которые делают их особенно подверженными к факторам системного риска. Первый распространенной особенностью финансовой системы является то, что мы называем внешними факторами. В частности, они относятся к сложной и динамичной сети экспозиций среди основных участников финансового рынка. Так, в стабильное время они могут предоставлять эффективный механизм для передачи рисков, но в случай кризиса – становятся опасным каналом для «заражения» системы этим стрессом. Как следствие, риск на уровне системы может быть выше, чем сумма индивидуальных рисков. Вторая ключевая особенность финансовой 31

системы является асимметричность информации. Дополнительной проблемой в финансовой системе, что является ее третьей особенностью – это неликвидные активы, несоответствие сроков исполнения активов и пассивов. Одним из ключевых элементов в фазах хаоса и кризиса является скорость. Быстрота разворачивания событий часто моделируется не четко. Но это один из самых больших проблем для политиков. Финансовый кризис отнюдь не новое явление, но скорость их передачи чрезвычайно ускорился за последние несколько десятилетий. Если суверенный долговой кризис в 1980 г.г. произошел в течение года, то азиатский финансовый кризис разворачивался в течение нескольких месяцев, а не лет. Последнее усиление нынешнего кризиса распространился по всему миру в течение полусуток. Многие факторы внесли свой вклад в это ускорение, в том числе процесс глобальной финансовой интеграции, технологические достижения, обеспечивающие мгновенную передачу информации во всем мире и накопление в течение длительного периода времени глобальных дисбалансов. Существует три подхода выявления системного риска в зависимости от его форм. Во-первых, существует крупные финансовые посредники, которые играют заметную роль в финансовой системе. Авторами они описываются как «особо важные узлы» в финансовой сети, которые будут замечены в системе своими рисками, размером и уровнем взаимосвязанности. Полное понимание их индивидуальных рисков и их деятельность по взаимокредитованию и взаимозаимствованию является важным элементом в оценке риска «эффекта домино». Во-вторых, масштаб и разнообразие инвестиционной деятельности во всех сегментах финансовой системы требует особого внимания. Например, быстрорастущее кредитование аналогичных секторов и регионов может быть признаком появления уязвимости. Дисбаланс может появиться позже и вызвать беспорядок. Этот риск требует выявления сигналов раннего предупреждения, основывающихся на текущих рыночных данных. Например, темпы роста совокупного кредита могут быть несоразмерными с кредитом, что необходимы для финансирования устойчивого инвестирования и потребления. Полный набор важных посредников, рынков и инструментов также должны быть проанализированы на ранних предупреждающих сигналах, так как подобные риски могут скрываться в разных частях и формах финансового механизма. В-третьих, текущие рыночные данные не могут дать полную картину всех соответствующих сценариев будущего. Преждевременное выявление системных рисков требует также стресс-тестирование системы на экстремальные явления и потрясения, к которым подвержены рынки. Такие макро-стресс-тесты помогут оценить уровень устойчивости финансовой системы против низко-вероятных, но сильно дестабилизирующих шоков. «Даже если мы понимаем характер системного риска и знаем основные подходы анализа его различных форм, есть еще другие серьезные задачи для макропруденциального надзора», – жалуются западные ученые: «Одна из 32

проблем – это иметь возможность собрать всю информацию, необходимую для идентификации системных рисков на ранней стадии. Для сдерживания системных рисков, макропруденциальный надзор должен иметь хорошее представление обо всех частях финансовой системы, которые имеют отношение к рискам «заражения» (или «эффекта домино»), эндогенному накоплению, дисбалансам и макро потрясениям. Часть этих данных, трудно собрать и объединить. Есть некоторые финансовые секторы, о которых значительно меньше известно, чем о других». Этими «некоторыми» секторами являются крупные хедж-фонды, за которыми регуляторы стремятся установить пруденциальный надзор и повсеместный контроль: «Хотя в настоящее время отдельные хедж-фонды не являются источником значительных системных рисков, тем не менее, очень важно, оценивать значимость этой отрасли для анализа цикличности финансовой системы». Особенно сложна тема измерения взаимосвязи между системно важными посредниками (в западной литературе известные как «TBTF» – too big to fail). Другие вызовы имеют более аналитический характер. Например, несмотря на прогресс в развитии макро-стресс-тестирования, его недостаток состоит в том, что такая оценка не охватывает двустороннее взаимодействие между финансовой уязвимостью и деятельностью экономики в целом. Системный шок включает в себя особые «нелинейности» и, во всяком случае, не могут быть проанализированы без соответствующего представления о финансовом рынке. Последний вызов объясняется инструментами мониторинга и предупреждения системных рисков. Системный риск – феномен, который трудно определить количественно. Действительно, это часто рассматривается как существующее явление, которое отражает нарушение функционирования финансовой системы (как правило, банковской). Системный риск также определяется широтой своего влияния через институты, рынки и страны. Каналы системных событий могут образоваться в некризисные периоды. Для разработки государственной политики, которая может эффективно предотвратить хрупкость институтов, создающих системный сбой, регуляторам и ученым необходимо понимать возможные причины, как индивидуальных неудач, так и системных рисков. Системный риск может возникнуть в результате совокупного негативного шока, затрагивающего всех участников системы. Воздействие может быть из-за макроэкономических факторов: объем производства, безработица, инфляция, или общее воздействие колебаний процентных ставок, валютных курсов, изменение цен на рынке и т. д. Ускоренный темп торговли кредитными продуктами затрудняет процесс мониторинга качества кредитного портфеля банков регулирующими органами. Другим источником системного риска является «риск заражения» финансовых проблем в системе (эффект домино). Падение одного финансового учреждения может распространиться в виде домино по всей финансовой системе. В период финансовых затруднений, банк может не в состоянии расплатиться со всеми кредиторами в полном объеме и в установленные сроки. Эти убытки приведут его дефолту по краткосрочным 33

долговым обязательствам. Это, в свою очередь, приведет к сокращению капитала, таким образом, произойдет запуск каскада убытков и дефолтов. Этот каскад может привести к разрушению всей системы и распространению финансовых проблем по всей стране. 1.4 Опыт стран в определении системной уязвимости банковского сектора и применении мер макропруденциального регулирования Недавний глобальный финансовый кризис продемонстрировал важность понимания источников внутреннего и глобального уязвимостей, которые могут привести к системным финансовым дисбалансам. Раннее выявление источников уязвимости становится важным для своевременного принятия регуляторных мер по уменьшению дальнейшего наращивания уязвимости [36]. Советом по финансовой стабильности, Базельским комитетом по банковскому надзору и другими компетентными органами ведется большая работа в целях укрепления макропруденциальных рамок финансового регулирования. Мы знаем из основ теории и практики, что решение проблемы провалов рынка требует больших и скоординированных ответных мер политики, как тактического характера, так и долгосрочного. Чтобы избежать каскад дефолтов, правительства щедры в гарантировании и нынче впрыскивают в систему свежий капитал. Центральные банки всего мира работают невпроворот во имя спасения экономики. Эти мероприятия макроэкономической политики производят стабилизирующий эффект. Финансовый кризис не ускорил крайнего витка падения цен, роста долгового бремени и цепи банкротств, чего опасались некоторые экономисты. Центральные банки и международные организации начали создавать основу для анализа финансовой стабильности, что требует разработки количественных инструментов для измерения различных аспектов финансовой стабильности. Следует признать, что это в первую очередь такие учреждения, как ЕЦБ и МВФ вносят свой вклад в разработке наборов показателей финансовой устойчивости. ЕЦБ занимается развитием основ анализа финансовой стабильности и вносит вклад в успешное проведение политики в отношении пруденциального надзора за деятельностью кредитных учреждений и стабильностью финансовой системы ЕС. В частности, мы сосредоточимся на работе, проводимой Европейским центральным банком (ЕЦБ). Индикаторы и показатели финансовой стабильности ЕЦБ охватывают всю финансовую систему, с особым акцентом на банковский сектор. В то время как показатели МВФ в большей части акцентируются на колебаниях рынка ценных бумаг. Однако в последнее время два института начали скоординированную исследовательскую работу и публикуют единые документы. Для выявления системных событий, Центральный банк Европы (ЕЦБ) определяет индекс финансового стресса (FSI) для каждой страны и оценивает на каком уровне, в среднем, существуют негативные последствия для реальной экономики [36,с. 29]. 34

Финансовый стресс, по мнению аналитиков Института финансовых исследований (Россия) – это накопление скрытых или явных дисбалансов, критический объём которых приводит к резко негативным последствиям для финансовой системы. В идеале система измерения подобных рисков должна быть составной частью системы раннего предупреждения финансовых кризисов [36,с. 29]. Эксперты ЕЦБ утверждают, что чем больше и шире дисбаланс (т.е. более системный), тем выше совместное изменение переменных, отражающие уровень финансового стресса. Таким образом, путем агрегирования переменных измерения стресса на разных видах финансовых рынков, можно создать индекс финансового стресса, который фиксирует начало и развитие кризиса [36,с. 29]. FSI является композитный индекс, что состоит из следующих пяти компонентов: (1) спрэд между ставками межбанковского рынка 3-месячного заимствования и 3-месячных государственных ценных бумаг конкретной страны, (2) отрицательная квартальная доходность акций (умноженный на минус один; положительные и нулевые результаты не учитываются), (3) показатель реализованной волатильности индекса рынка капитала, (4) показатель реализованной волатильности номинального эффективного обменного курса, (5) показатель реализованной волатильности доходности по 3-месячным государственным ценным бумагам [36,с. 29]. Индекс FSI является средним значением композитного индекса, чем выше индекс (чем ближе к 3), тем больше шок (стресс) [36,с. 29]:

(1)

Где j – компонента индекса FSI, что ранжируется от 0 до 3. i – анализируемая страна t – квартал (или 3 месяцев) [36,с.29]. По данному индексу были выявлены шоки и оценены потенциалы следующих кризисов, произошедшие ранее: - финансовый кризис в Азии в 1997 году - кризис в России в 1998 г. - взрыв мыльного пузыря в 2000-2001 г.г. - недавний глобальный финансовый кризис [36,с.30]. Цель исследования – предсказать возникновение системных событий в трех этапах: Во-первых, индекс финансового стресса преобразуется в бинарную переменную, что называется «системным событием». Переменная принимает значение 1, когда FSI поднимается выше заданного порогового значения в 90-й 35

процентиль ожидаемого распространения кризиса в заданный квартал и по каждой стране. Во-вторых, зависимая переменная равна 1, если в 6 кварталах, предшествующих системному событию; равна 0 во всех других периодах. Зависимая переменная является ведущим индикатором, который точно сигнализирует «системное событие», «мигая» за 6 кварталов до того, как свершится системное событие. Наконец, отбрасываются периоды, когда финансовый стресс остается выше установленного порога, который указывают на системные события. А также с анализируемой выборки отбрасываются спокойные (некризисные) периоды, что длятся в более чем на 6 кварталов. Временной горизонт, равный именно шести кварталам был выбран потому, что в течение этого времени регуляторы могут принять меры для предотвращения материализации системных событий. Более короткие временные горизонты являются менее значимыми для регуляторов, и потенциал предупреждающего действия становится ниже. Тем не менее, для определения надежности модели, результаты тестируются для временных горизонтов в 2, 4 и 8 кварталов [36,с. 31]. Как правило, порог для индикатора выбирается на основе какой-то информационным критериям, например, показатель шум-сигнал. Авторы определяют функцию убытка, которая зависит от предпочтений между видами ошибок [36,с. 31]: L(μ) = μ (C /(A + C)) + (1 - μ)(B /(B +D))

(2)

где C/(A + C) – доля отсутствующих сигналов в кризисные периоды или ошибка типа I; B/(B + D) – доля ложных сигналов в некризисные периоды или ошибка типа II; μ – относительное предпочтение между двумя типами ошибок [36с. 31]. Показатель «полезен», если отказываясь от него, регуляторы получают меньшие потери, нежели принимая его во внимание. Это можно определить функцией полезности U следующим образом [36,с. 31]: U = Min[μ , 1 - μ] – L(μ)

(3)

Если регулятор игнорирует сигнал, подаваемый индикатором, то можно столкнуться с убытком (потерями), равный Min[μ, 1 - μ]. Мера полезности U вычисляется для каждого показателя и для каждого порога. Для данного набора предпочтений, лучший порог для индикатора является тот, который обеспечивает наивысшую оценку в плане полезности среди протестированных. Лучшим показателем является тот, который достигает самого высокого уровня полезности среди всех показателей [36, с.31]. Европейский центральный банк также проводит исследования для создания самоорганизующихся карт финансовой стабильности (СКФС) для 36

визуализации источники системных рисков и прогнозирования системных финансовых кризисов. СКФС является двумерным представлением многомерного финансового пространства стабильности, которая позволяет увидеть отдельные источники уязвимостей, вызывающие системные риски. В данной модели финансовая уязвимость определяется путем разделения финансового цикла стабильности на три периода: докризисный, кризисный, посткризисный. В проведении классификации выборки данных и прогнозирования глобального финансового кризиса ЕЦБ оценивает, что результаты СКФС более показательны, нежели те, что выявлены широко известными логит-моделями. Надежность модели СКФС в конечном итоге тестируются путем изменения пороговых уровней, предпочтений регуляторов и горизонтов прогнозирования [36, с.32]. Для того чтобы оценить последствия этого кризиса многие аспекты докризисной парадигмы должны быть тщательно пересмотрены, что является текущей повесткой для центральных банков всего мира. Финансовый кризис 2007-2008 г.г. выявил ограничения традиционных каналов, с которыми работала монетарная политика как ЕЦБ, так и других стран. Тенденция текущих дебатов в академических кругах движется в направлении развития макропруденциального устройств, которые признаны выявлять потенциальные признаки финансовой уязвимости страны. Макропруденциальная политика направлена к смягчению воздействия системных рисков, и сделать финансовую систему более устойчивой к их последствиям. Учитывая фундаментальную роль банков в большинстве стран, будущее банковского сектора в посткризисный период является вопросом жизненно-важного значения. Таким образом, обеспечение стабильности финансовой системы остается одной из основных задач центральных банков [36,с. 32]. В период финансовых затруднений, банк может быть не в состоянии расплачиваться со всеми кредиторами в полном объеме и в установленные сроки. Эти убытки, учтенные в балансе кредитора, приведут его дефолту по краткосрочным долговым обязательствам. Это, в свою очередь, приведет к сокращению капитала, таким образом, произойдет запуск каскада убытков и дефолтов. Этот каскад может привести к разрушению всей системы и распространения финансовых проблем по всей стране. Традиционная нормативная база для определения системообразующих институтов заключается в том, чтобы проранжировать учреждения в системе с точки зрения балансовых размеров. Подобное ранжирование началось с Банка Континенталь Иллиноис в 1984 году, когда регуляторы опасались, что дефолт банка может вызвать системный кризис. Банк пострадал от нескольких дефолтов в портфеле неработающих кредитов от финансирования сектора энергетики, а также потери от других клиентов. В результате, агентство Moody's снизило банку категорию ниже рейтинга «Aaa». Это привело к массовому изъятию денег, вызвав кризис ликвидности. Регуляторы были обеспокоены тем, что финансовое потери Банка Континенталь в 45 миллиардов долларов по активам могло распространиться на более чем 1000 банков, 37

которые вполне могли «подцепить» банкротство от него и «двинуть каскад» следом за ним. С тех пор, Банк Континенталь и еще десятка крупнейших американских банков стали возглавлять список системообразующих банков, «слишком крупных, чтобы потерпеть неудачу» («Too Big To Fail» banks). Тем не менее, недавние финансовые потрясение показали, что институты относительно небольших размеров также могут представлять значительный «риск поражения» для системы. В 1998 году Федеральная резервная система Нью-Йорка организовала план спасения для хедж-фонда Long Term Capital Management (далее – LTCM), опасаясь того, что ликвидация его активов могло бы вызвать распространение риска к его многочисленным контрагентам. Балансовая стоимость активов LTCM составила около 125 млрд. долларов, а капитала 4 млрд. долларов. Тем не менее, внебалансовые активы фонда составили 1 трлн. американских долларов. Крупнейшие контрагенты LTCM внимательно отслеживали за двусторонними трансакциями с ним, однако не оказались в курсе обо всех внебалансовых операциях LTCM. Пример о LTCM подчеркнул важность уровня взаимосвязанности при оценке системных рисков финансовых институтов. Наиболее общепризнанными глобальными подходами в определении СЗФИ основывается на следующих трех критериях: масштаб деятельности (объем финансовых услуг, предоставляемых отдельными ФИ), наличие субститутов (т.е. в какой степени другой ФИ могут обеспечить такую же услугу в случае выхода из строя первого), и взаимосвязанность с другими ФИ в системе [37]. Кроме того, с регуляторной точки зрения, банковские холдинги с $50 млрд. и более активами будут автоматически назначаться как СЗБ. Совет по финансовой стабильности определяет СЗФИ как институты, чьи внезапные сбои могут привести к серьезным перебоям в финансовой системе из-за их размера, сложности внутренней организационной структуры (сети филиалов) и уровня их системной взаимосвязанности [38]. Основными критериями для оценки системной значимости является оценка потенциала негативного влияния финансового института на финансовую систему и реальный сектор экономики. Эти критерии должны учитывать как прямые, так и косвенные каналы [37, р. 10]. Первым критерием является размер финансового института. Размер балансовых и внебалансовых статей банка указывают на степень подверженности системному риску. Тем не менее, недавние финансовые потрясение показали, что институты относительно небольших размеров также могут представлять значительный «риск поражения» для системы. Поэтому другим немаловажным критерием является поведенческим: «мелкие» в отношении размеров банки тоже могут являться системно значимым из-за коллективности действий с другими схожими мелкими банками, потому что они, как правило, могут подвергнуться к шоку единовременно или имеют сходные поведенческие реакции к данному шоку. Это может произойти, если институты подвергаются воздействию общих факторов риска (например, из-за подобности бизнес-моделей банков). Таким образом, размер балансовых активов не является надежным индикатором 38

системного риска. Эксперты и ученые отмечают, что важным фактором финансового кризиса 2007-2009 г.г. послужило именно взаимосвязанность финансовой системы. Известно, недавний кризис был вызван крахом на рынке жилья в США в 2007 году и роста процентных ставок, которые привели нескольких домовладельцев к долговым обязанностям по ипотеке и ввести распродаже залогового имущества. В результате, обеспеченные ценными бумагами ипотечные кредиты, (например, ипотечные ценные бумаги (RMBS) и обеспеченные долговые обязательства (CDO)) привели своих владельцев к огромным потерям, что нарушило финансовую стабильность банков, продававшие их. Оперируя на ипотечном рынке США, банковские и финансовые рынки все больше и больше усиливали уровень своей взаимосвязанности на глобальном уровне, что подвергло к кризису и его быстрому распространению практически во всех развитых странах. В разгар кризиса, 15 сентября 2008 года, американский инвестиционный банк Lehman Brothers подал заявление о банкротстве, в результате чего произошел почти полный распад межбанковских рынков. Эти рынки, однако, имеют особое (системное) значение для предоставления ликвидности банков. Появилась тенденция морального риска среди крупных (системно-значимых) банков, т.е. насколько они крупны, настолько они и стали полагаться на помощь от государства в случае объявления дефолта и банкротства. Нехватка ликвидности и крах фондового рынка способствовало быстрому распространению финансовых проблем из одного института в другой, в стиле домино. Очевидно, неэффективное функционирование банковского сектора как финансового посредника приводит к ухудшению уровня кредитования реального сектора экономики. В числе таких финансовых институтов есть: Lehman Brothers, Merrill Lynch, Fannie Mae, Freddie Mac, Washington Mutual, Wachovia, и AIG. В 2009 году Международный валютный фонд (МВФ) оценил общую стоимость финансового кризиса для США ($ 11900 млрд.), в том числе расходы на чрезвычайные меры от государства для спасения проблемных финансовых учреждений. В период с января 2008 г. по сей день перед системным риском не смогли устоять 474 банков США, и были признаны банкротом Федеральной корпорацией по страхованию вкладов (FDIC). Список банков, подверженных системному риску, обновляется еженедельно [39]. Для того чтобы восстановить стабильность финансовой системы, правительства и центральные банки по всему миру вынуждены были прибегнуть к беспрецедентным нестандартных мерам, многие из которых до сих пор имеют место быть и развиваться. Регуляторы разных стран использовали различные меры для решения системных рисков финансовых рынков [40]. Меры содержат в основном пруденциальные инструменты. Сотрудники МВФ выявили 10 основных инструментов, которые были наиболее часто применимы в целях обеспечения финансовой стабильности. Макропруденциальные инструменты классифицированы в три категории: 39

- управление кредитными рисками: коэффициент LTV (соотношение кредита к стоимости обеспечения (loan-to-value)), коэффициент DTI (соотношение суммы долга к доходам (debt-to-income), лимитирование выдачи кредитов в иностранной валюте; - управление рисками ликвидности: лимиты на чистой открытой валютной позиции, валютного несоответствия (NOP net open position), лимиты на несоответствия по длительности, резервные требования; - управление достаточностью капитала: контрциклические требования к капиталу, динамическое резервирование и лимиты на распределение прибыли. Инструменты были использованы для смягчения четырех самых распространённых видов системного риска: риски, порождаемые устойчивым ростом кредитования и как следствие увеличение инфляции; риски, связанные с чрезмерным ростом кредитного левериджа; системный риск ликвидности; и риски, связанные с крупными и изменчивыми потоками капитала, в том числе валютного кредитования [40, р. 3]. Макропруденциальные меры имеют ряд преимуществ по сравнению с инструментами других видов экономической политики в области решения проблемы системного риска финансового сектора. В своих ответах, власти страны показывают, что макропруденциальные инструменты менее приглушенным, чем инструменты денежно-кредитной и являются более гибкими, чем большинство финансовых инструментов. Многие инструменты (например, лимиты на LTV, DTI, валютное кредитование, и др.) могут быть адаптированы к рискам конкретных секторах или кредитных портфелей, не вызывая общее снижение экономической активности, тем самым ограничивая стоимость государственного вмешательства. Некоторые страны ввели лимиты на валютное кредитование. Эти инструменты особенно полезны, когда ужесточение денежно-кредитной политики не желательно. Центральные банки разных стран выбирают инструменты, которые эффективны и просты в реализации. Создание контрциклических инструментов является обычной практикой. Инструменты, направленные на рост кредита, например, лимиты на LTV применяется чаще всего. В Китае, регуляторам удалось снизить рост кредитования и инфляции цен на жилье в 2010, что также включало фискальные и монетарные меры [41]. В Колумбии регуляторы приняли меры в 1999 году, чтобы ограничить воздействие банков к риску дефолта. Рост неработающих кредитов снизился, и оставалась на низком уровне, при этом государство смогло удержать прежние уровни розничного кредитования. В Восточной Европе регуляторы приняли ряд мер по сдерживанию банковского кредитования в иностранной валюте. Меры были эффективными в замедлении роста кредитования, хотя они были обойдены отчасти через кредитную активность небанковских учреждений (лизинговые компании) и зарубежных дочерних банков. В Испании регуляторы ввели динамическое резервирование как инструмент макропруденциальной политики в 2000 году. Инструмент был 40

эффективным, смог покрыть растущие кредитные убытки во время мирового финансового кризиса, но покрытие было менее полным из-за тяжести фактических потерь. В Корее регуляторы приняли меры после финансового кризиса, чтобы справиться с наращиванием рисков, связанных с потоками капитала. Они явились эффективными в борьбе с краткосрочным внешним заимствованием банков, что сократилось около на 30 процентов ниже своего докризисного уровня с 2010 года. Эксперт органа по финансовому надзору Кореи Дж. Х. Джо (2012) предлагает свою модель оценки системного риска банковского сектора. Данная работа была удостоена звания лучшей работой по версии Института финансовой стабильности в 2012 году. Предыдущие исследования моделирования сети исследован эффект системного заражения, возникающие в результате гипотетического отказа одного финансового института в системе. Так как финансовые институты в том же финансовом секторе имеют аналогичные портфели активов и привлечения капитала, они, вероятно, будут подвержены общему виду шока и имеют возможность обанкротиться одновременно. Такое поведение экономистами объясняется как стадное поведение. В 2010 году регуляторы Новой Зеландии ввели два коэффициента несоответствия ликвидности и коэффициент финансирования, чтобы ограничить риск ликвидности банков. Сразу после оглашения регуляторов о решении внедрения новых коэффициентов, банки сразу принялись улучшать пассивную часть своих балансов. В Соединенных Штатах был внедрен минимальный коэффициент финансового рычага для банков в 1991 году. Коэффициент не был скорректирован с течением времени в ответ на изменяющиеся обстоятельства, но ключевой слабостью было то, что он не распространяется на инвестиционные банки после 2004 года. В результате расхождения в нормативных требованиях, рычаги заметно возросли у инвестиционных банков, но оставались низкими в коммерческих банках. Для анализа системной значимости финансовых институтов чешские исследователи используют композитный количественный показатель. Композитные количественные показатели дополняются двумя показателями, полученными из анализа сети. Применяя метод анализа сетевой центральности, исследователи Национального банка Чехии выяснили, что категории взаимосвязанности имеет важное значение для пяти банков (приложение Б). Согласно исследованию двух авторов, Демиргук-Кант и Детрагич, ситуация в банковской системе может быть оценена как кризисная, если выполняется хотя бы одно из перечисленных ниже условий: доля неработающих активов в общем объеме активов превышает 10%; затраты на восстановление банковской системы превышают 2% от ВВП; проблемы банковского сектора приводят к национализации значительной (свыше 10%) части банковского сектора; происходит массовое изъятие депозитов или 41

налагаются ограничения по их выплатам, объявляются «банковские каникулы» [42]. На глобальном уровне список глобальных СЗБ и СЗФИ определяется наднациональными органами финансового регулирования: СФС, БМР и МВФ. В 2009 году была начата работа в данном направлении, с появлением первой публикации списка СЗБ и СЗФИ (приложение В). Опыт нескольких стран свидетельствуют об определенных успехах в области использования макропруденциальных инструментов. Некоторые страны используют инструменты по отдельности, а другие в сочетании (и в координации с другими направлениями экономической политики); некоторые используют инструменты в фиксированном виде, а другие делают корректировку (оба правила используются по усмотрению). Их опыт показывает, что, в разной степени, инструменты могут быть эффективными в различных обстоятельствах, независимо от размера их финансового сектора или режима обменного курса. Проведенные исследования в данной главе диссертации позволяют сделать следующие выводы: В первой главе было исследовано теоретическое содержание экономических категорий «стабильность банковской системы», «макропруденциальное регулирование», «системообразующий банк» и «системный риск» в системе отношений между банковской системой и ее регулятора, изучены отличия между объектами и функциями макропруденциального регулирования и микропруденциального регулирования, изучены отличия между задачами и инструментами ДКП и макропруденциальной политики, отличия между терминами «системный риск» и «систематический риск», а также – «системный риск» и «системный кризис», проанализирован зарубежный опыт центральных банков и финансовых регуляторов в обеспечении финансовой стабильности банковской системы и практика стран в определении СЗБ. Автором были определены отличия между объектами и функциями макропруденциального регулирования и микропруденциального регулирования. Проделанная работа позволила выработать авторское толкование терминов «банковская система», «стабильность банковской системы», «системообразующий банк» и «системный риск». В целом, данная глава служит теоретическим обоснованием предмета диссертационного исследования и дает основание для проведения аналитической работы, что систематизируется далее, в следующей главе.

2 АНАЛИЗ ПОДВЕРЖЕННОСТИ БАНКОВСКОЙ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН СИСТЕМНЫМ РИСКАМ

СИСТЕМЫ

2.1 Анализ казахстанской практики сдерживания системных рисков и обеспечения финансовой устойчивости банковской системы После длительного периода относительного спокойствия в международной финансовой системе, глобальный кризис оказывает серьезное испытание процессу финансового надзора и регулирования. Явление растущей финансовой глобализации является проблемой регулирования и надзора на местных уровнях. «Последствия глобальной турбулентности … потребовали оперативных, скоординированных и более кардинальных стимулов в рамках экономической политики с целью сохранения доверия к финансовой системе и обеспечения финансовой стабильности в стране» [43]. На глобальном уровне, быстрому росту международного финансового рынка за десятилетие до кризиса способствовало чрезмерный рост кредитных рынков, который достиг своего пика во время кризиса. Финансовая глобализация способствует росту кредитования и внешних долговых позиций стран, которые являются факторами распространения эффекта «заражения» во время кризиса. Наличие зависимости от внешних рынков было причиной того, что влияние финансового кризиса на Казахстан проявилась сразу же после начала ипотечного кризиса в США, а точнее, осенью 2007 года. Был резкий экономический спад и ослабление финансовых рынков и, в частности, в банковском секторе. Раннее расширение казахстанских банков в значительной степени опирался на иностранное финансирование, которое достигло 45 процентов от ВВП к концу 2007 года [44]. Это подвергает банки риску ликвидности, если результаты зарубежных финансовых рынков ухудшается. Кроме того, концентрация кредитов в секторе недвижимости представляет собой значительный риск. С 2004 года доля кредитования сектора недвижимого имущества (в том числе ипотечные кредиты, кредиты на строительство и другие займы, подкрепленные недвижимостью) в банковской системе удвоилась около на 30 процентов ВВП к концу 2007 года. Ухудшение финансового состояния предприятий и сокращением неплатежеспособности населения привело к ухудшению качества кредитного портфеля банковского сектора. В результате произошло снижение рентабельности банковского бизнеса, что привело к образованию отрицательного собственного капитала банковской системы Республики Казахстан. Восстановление кредитного портфеля, качество которых является неудовлетворительным, несмотря на некоторые улучшения, остается приоритетной задачей для банков. Такие финансовые шоки ставит перед регуляторами вызовы на борьбу с несостоятельностью банковской системы. Регуляторы сталкиваются ныне с большими трудностями в прогнозировании влияния дефолтов отчасти из-за отсутствия прозрачности структуры финансовой системы, а также отсутствия методологии для 43

мониторинга системных рисков. Задача определения адекватных индикаторов системных рисков актуализируется сегодня из-за сложности современной структуры финансовой системы, и таким образом, становиться необходима более объективная оценка системной значимости финансовых институтов и объективной основы для оценки эффективности макропруденциального регулирования. Тем самым макропруденциальная политика привлекает внимание регулирующих органов. В 2009 г. Бернанке предложил возможность создания органа по борьбе с системными рисками, обязанностями которого является мониторинг быстрорастущего взаимодействия рынков, оценка возможных изменений новых продуктов, оценка риска распространения между финансовыми институтами и рынками, взаимное воздействие тесно взаимосвязанных институтов, и определение возможных нормативных пробелов. Ключевым шагом является развитие центральными банками режимов, которые будут ограничивать системные дисбалансы и бюджетные расходы на спасение проблемных (системно-значимых) банков. Таким образом, сегодня основной задачей регуляторов является разработка эффективных макропруденциальных инструментов, ограничивающие системные риски. Негативное влияние глобального финансового кризиса на финансовый рынок Казахстана заставило усилить немедленные меры государства по стабилизации экономики. В целях обеспечения финансовой стабильности государственные органы Казахстана стали проводить совместную скоординированную политику. Так, Правительство Республики Казахстан и Национальный Банк Республики Казахстан к концу 2007 года заключили Меморандум по вопросам финансовой стабильности. Меморандум определяет основные принципы взаимодействия сторон в рамках обеспечения финансовой стабильности; задачи и роль каждой и сторон по обеспечению финансовой стабильности; процедуры информационного взаимодействия и координации информационной политики; принципы и механизмы минимизации негативного эффекта системных кризисов [45]. Последнее было осуществлено с помощью установления оптимальных основных условий по выдаче займов Нацбанком в качестве кредитора последней инстанции, а также условий участия кабинета министерств в вопросах управления «проблемными» активами БВУ [46]. В приложении к меморандуму отражены меры по поддержанию ликвидности БВУ и меры по обеспечению макроэкономической стабильности. Ужесточение требований к прозрачности деятельности банков также заключилось в изменении нормы 2007 году, предусматривающей изменение формы регуляторной отчетности банков в сторону раскрытия сведений по остаткам на балансовых счетах за вычетом специальных резервов (провизий), забалансовой деятельности, распределение стандартных активов и обязательств по срокам до погашения, отражение сведений об ипотечном кредитовании и займах, выданных на строительство, по классификационным категориям, по срокам погашения, а также по срокам просроченной задолженности. Кроме того, в целях получения объективной картины текущего состояния, предоставление отчетов банками второго уровня, стали осуществляться чаще 44

(раньше если какие-то данные предоставлялись раз в квартал, то сейчас они предоставляются раз в месяц) [47].

Рисунок 2 - Объективная основа внедрения макропруденциального регулирования в сферу банковского надзора Примечание – Составлено автором.

Еще одним из скоординированных мер государственных органов РК, в рамках реализации Послании Президента народу Казахстана от 6 февраля 2008 года, стало создание Технического комитета в Агентсве по финансовому надзору РК. В отчете АФН указано, что целью создания данного комитета является «определение оперативных действий для обеспечения стабильности финансового рынка и финансовых организаций и поддержания доверия к финансовой системе в целом» [48]. В частности, «совершенствование схемы оперативных мер при нарастании рисков на финансовом рынке; внедрение инструментов оценки финансовой устойчивости банковского сектора; внедрение практики применения мер раннего реагирования в отношении финансовых организаций; совершенствование методологии стресстестирования, как отдельного банка, так и всей банковской системы» и другие. В 2008 году было проведено 6 заседаний Технического комитета. В 2009 году проведено 7 заседаний Технического комитета Агентства. В центре внимания 45

членов Технического комитета в 2009 году были вопросы эффективной реализации макропруденциального регулирования в Казахстане, формирования резервного капитала БВУ, концепция формирования БВУ общих динамических резервов и контрциклического регулирования достаточности собственного капитала, вопросы признания и применения оценок рейтинговых агентств на рынке ценных бумаг и для целей регулирования и надзора финансовых организаций, а также результаты обследования БВУ, проведенного Национальным Банком Республики Казахстан совместно с Агентством в целях повышения эффективности банковского надзора. Кроме того, был проведен обзор последних обновленных рекомендаций международных организаций регуляторов финансового рынка (Базельский комитет по банковскому надзору, IOSCO, IAIS), а также рекомендаций миссий Всемирного Банка и МВФ в области регулирования и надзора финансового рынка [49]. В целях исполнения поставленных выше задач, был утвержден «План оперативных действий при нарастании рисков на финансовом рынке» [50]. В случае наличия факторов, влияющих на ухудшение финансового состояния финансовых организаций, План оперативных действий при нарастании рисков на финансовом рынке подразумевает процедуры взаимодействия регулятора с руководством и акционерами финансовых институтов. В документациях АФН отмечается, что применение Плана позволит уменьшить вероятность возникновения системного кризиса, понижая государственных издержек, направленных на спасение финансового рынка, и стимулирования к совершенствованию системы управления рисками в финансовых институтах. Кроме технического комитета Агентством финансового надзора в 2008 году были созданы другие совещательные органы: Консультационный совет и Экспертный совет. Они помогли решить вопросы развития финансового рынка и совершенствования законодательства Республики Казахстан в сфере регулирования финансового рынка. В 2008 году Агентством было проведено 5 заседаний Консультационного совета Агентства. В 2009 году Агентством было проведено 6 заседаний Консультационного совета Агентства. Вопросы, выносимые на повестку дня заседаний Консультационного совета, касались совершенствования законодательной базы регулирования БВУ, профессиональных участников рынка ценных бумаг и страхового сектора, в том числе в рамках пруденциального регулирования и в целом совершенствования инфраструктуры финансового рынка [49, с.15]. Существование экспертного совета обеспечивает связь с финансовыми рынками в рассмотрении проектов нормативно-правовых актов. Так, в 2009 году Экспертный совет Агентства рассмотрел 118 проектов нормативных правовых актов, затрагивающих интересы субъектов частного предпринимательства. По 48 проектам представлены экспертные заключения без замечаний и предложений, по остальным 70 проектам были представлены экспертные заключения с замечаниями, при этом по 12 проектам замечания экспертного совета приняты полностью, а по остальным 48 – замечания 46

приняты частично, либо отклонены с объяснениями причин несогласия с замечаниями экспертного совета. К концу 2008 года был принят Закон о финансовой устойчивости, направленный на совершенствование механизмов ранней диагностики рисков в финансовой системе, повышение требований к акционерам, руководящим работникам и крупным участникам финансовых институтов в целях увеличения их ответственности за принятые обязательства. Разработка и принятие данного Закона направлены на усиление подходов регуляторного органа по превентивному надзору и введение механизма оперативного оздоровления деятельности проблемного банка. Законом внесены поправки банковское и уголовное законодательства страны [48, с.17, с.18]. Кроме того, осуществление финансовой стабильности было осуществлено с помощью следующих мер: запрещение ряду БВУ принимать депозиты и открывать счета физических лиц; запрещение БВУ изменять ставки вознаграждения выше размера, установленного условиями договоров банковского займа с физическими лицами в течение указанного срока; введение нормативно-правового акта, согласно которому Правительство или национальная компания вправе приобретать объявленные акции БВУ [54]. Закон предусматривает увеличение прозрачности деятельности акционеров и правительства банков, так как благодаря данной норме АФН наделен правом отправления представителя для присутствия на общих собраниях акционеров и заседаниях совета директоров БВУ. Например, в 2008 году наблюдатели Агентства были направлены в 8 БВУ (АО «БТА Банк», АО «Казкоммерцбанк», АО «Народный Банк Казахстана», АО «Альянс Банк», АО «АТФ Банк», АО «KASPI BANK», АО «Евразийский Банк», АО «Дана банк») [48, с.53]. Представленная данными наблюдателями оперативная информация способствовала повышению прозрачности структуры акционеров, решений, принятых высшим руководством банков, а также принятию Агентством своевременных решений, направленных в целом на стабилизацию ситуации на банковском рынке. В 2009 году представители Агентства выполняли свои функциональные обязанности в 7 БВУ (АО «БТА Банк», АО «Казкоммерцбанк», АО «Народный Банк Казахстана», АО «Альянс Банк», АО «KASPI BANK», АО «Евразийский Банк», АО «Дана банк»), в том числе присутствовали на заседаниях Совета директоров и Правления банка, комитетов, комиссий и иных рабочих групп. Необходимо отметить, что в результате присутствия в банках наблюдателей повысилась прозрачность финансовой деятельности банка и принимаемых руководством решений для надзорного органа. Наблюдателями регулярно предоставлялись сведения руководству о финансовом состоянии банка, а также о результатах присутствия на заседаниях исполнительных органов и органов управления банка [49, с.76, с.77]. В целях реализации Закона о финансовой устойчивости АФН к концу 2008 года утвердил Правила применения мер раннего реагирования [55]. Правилами определены превентивные меры, позволяющие заблаговременно выявлять риски. Меры раннего реагирования будут применяться в случае выявления 47

факторов, которые могут в будущем могут повлиять на ухудшение финансового положения финансового института. Мера не является макропруденциальной, так как предусматривает применения индивидуального надзора за финансовыми институтами. Правила предусматривают порядок применения мер раннего реагирования при выявлении факторов, влияющих на ухудшение финансового положения банка [55, с.3]. В 2009 г. АФН был принят комплекс мер пруденциального регулирования, направленных на снижение рисков и рост устойчивости банковской системы [55]:  был введён новый коэффициент достаточности капитала к1-2 (отношение капитала первого уровня к сумме активов и обязательств, взвешенных по степени риска):  изменен расчет коэффициентов к7, к8 и к9;  изменен расчет коэффициента ликвидности к4;  ужесточены требования по созданию провизий по отдельным видам кредитов. Во второй половине 2009 года регуляторами были законодательно внедрены процедуры реструктуризации обязательств банка и создания стабилизационного банка [56, с.16]. Согласно новой норме, по решению регулятора создаётся стабилизационный банк, что играет роль моста. То есть стабилизационному банку передаются активы и обязательства проблемного банка, которые впоследствии передается банку приобретателю, после чего деятельность банка-моста прекращается. В рамках применения рекомендаций мирового сообщества в регуляторной практике Агентства 2 ноября 2009 года введены требования предусматривающие необходимость наличия в БВУ Плана действий на случай возникновения непредвиденных обстоятельств. Данным Планом определены превентивные мероприятия, содержащие критические количественные показатели, при достижении которых банк должен переходить на исполнение оперативных мероприятий, направленных на снижение воздействия непредвиденных обстоятельств на финансовую устойчивость банка и в целом на его деятельность, а также матрица, устанавливающая ответственность руководящих работников и сотрудников банка за исполнение Плана [49, с.21]. Также, предусмотрено наряду с представлением в уполномоченный орган на ежемесячной основе Плана действий на случай непредвиденных обстоятельств, стресс-сценариев и результатов стресс-тестирования [49, с.21]. Дополнительно Агентством в целях усиления риск-менеджмента в банках, пересмотрены подходы к оценке систем управления рисками, которые основываются на обеспечении осуществления деятельности банками допустимому уровню риска и эффективности системы управления рисками. В частности, в целях обеспечения проверки полноты риск-менеджмента в банке от выявления риска и оценки до контроля и мониторинга БВУ на регулярной основе должны представлять в Агентство информацию об оценке уровня подверженности кредитному риску и риску ликвидности (матрицы оценки и мониторинга), а 48

также эффективности системы управления рисками, качества и эффективности процедур принятия решений, при превышении таргетируемого уровня над фактическим значением показателей риска, принимаемых банком (матрица контроля), а также отчета по процедурам контроля принятых мер. В целях предупреждения и получения вариантов возможного развития событий в целом и оценки устойчивости банковской системы к изменениям макроэкономического характера и потенциальным стрессовым событиям в экономике, которые могут оказать воздействие на деятельность банков, Агентством, на регулярной основе проводится стресс-тестирование банковского сектора Казахстана [49, с.54]. В 2009 году Агентство совместно с МВФ приступило к разработке новых инструментов для повышения качества оценки стабильности финансовых систем [49, с.54]. Один из этих инструментов – макро-эконометрическая модель стресс-тестирования [49, с.54]. В целом, стресс-тестирование осуществляется с применением анализа сценариев (макроэкономический анализ) – данный анализ преимущественно нацелен на оценку стратегических перспектив финансовой организации [49, с.54]. Он позволяет оценить потенциальное одновременное воздействие ряда факторов риска на деятельность финансовой организации в случае наступления экстремального, но вместе с тем вероятного события [49, с.54]. Основная цель при разработке данной модели была в том, чтобы понять, что может случиться и какие убытки понесёт банковская система в той или иной неожиданной ситуации. Вместе с тем, ожидаемым результатом при разработке данной модели являлась оценка способности капитала банковской системы компенсировать возможные убытки в результате реализации возможных шоковых сценариев. В настоящее время функционирует рабочая группа «по формированию единой эффективной модели стресс-тестирования», которой были смоделированы прогнозные данные макроэкономических переменных с базовым и шоковым сценариями, что и оказало решающее влияние на полученные результаты стресс-тестирования. Построение эконометрической модели основано на макроэкономических переменных и расчетов PD (вероятности дефолта). Под вероятностью дефолта (PD) подразумевается отношение неработающих займов к кредитам (NPL). В данной модели используется ряд данных с 2000 по 2009 годы (ежеквартально), на основе которых построен прогноз показателей на последующие 8 кварталов (2 года). При этом, построенная эконометрическая модель учитывает связь между макроэкономическими переменными, такими как ВВП, безработица, курс доллара по отношению к тенге, цены на недвижимость и т.п. и вероятностью дефолта в кредитном портфеле банков Казахстана [49, с.54]. Модель состоит из двух частей: расчет ожидаемых убытков и расчет непредвиденных убытков. Методология расчета основана на основе показателя VаR (value at risk), применением метода Монте-Карло с заданной вероятностью 95%. Следует отметить, что располагаемый временной ряд показателей очень короткий и охватывает в целом только период роста экономики и в силу этих причин, получение расчетов с применением метода Монте-Карло на текущий момент 49

носит малоинформативный характер, но использование данной методики планируется уже в следующем году, с учетом продленного ряда данных показателей. Разработанная модель предполагает рассмотрение следующих этапов: - выявления конкретных уязвимых мест, знание макроэкономических условий страны обеспечивает контекст для оценки показателей финансовой системы и указывает на потенциальные источники шоков; - построение сценариев, реализация данного этапа основана на использовании эконометрических уравнений, которые служат основой стресс-тестирования [49, с.55]. Сценарии, используемые в модели, основывались на данных за прошлые временные периоды и носят гипотетический характер; Вычисления. Это означает перевод различных результатов макро-эконометрической модели в отчетность (балансы и отчеты о доходах и расходах и пр.) банковской системы; Интерпретация полученных результатов. Расчеты, полученные при проведении стресс-тестирования, не являются прогнозом или ожидаемым результатом, а представляют собой тест «Что если?» на 2 последующих года при 2 сценариях (базовом и шоковом) [49,с.55]. Стресс-тестирование банковской системы Казахстана проведено по 2 сценариям (базовому и шоковому), которые представляют собой возможное развитие ситуации с учетом экстремальных событий и их влияние на устойчивость банковской системы [49, с.55]. При этом, при осуществлении расчетов не были учтены АО «БТА Банк», АО «Альянс Банк», ДО АО "БТА Банк" - АО "ТЕМIРБАНК", так как убытки вышеуказанных банков в значительной степени имеют зарубежное происхождение. Макроэкономические показатели Республики Казахстан на них не влияют. Согласно полученным результатам коэффициенты капитализации в течение прогнозируемых 2010-2011 годов по базовому и шоковому сценарию, при прочих равных условиях, показывают достаточность совокупного банковского капитала по системе в целом. Таким образом, к концу 2010 года запас капитала даже при шоковом сценарии составит 624,4 млрд. тенге, и к концу 2011 года – 616,9 млрд. тенге. Отношение неработающих займов (NPL – займы сомнительные 5 категории и безнадежные) к портфелю изначально повышается во всех 2-х сценариях, однако из-за предполагаемой стабилизации экономики в конце 2010-начале 2011 годов влияние шоков начинает плавно снижаться. Банковские убытки уменьшаются, адекватность капитала приближается к среднему значению по системе. При рассмотрении влияния каждого из двух основных шоков по отдельности были получены варианты развития NPL на 2 года [49, с.56]. При этом, необходимо отметить, что наибольшее влияние на развитие NPL в перспективе существенно окажет сценарий предполагающий снижение цен на недвижимость, эффект от которого отмечается сразу и имеет продолжительный характер. По указанному сценарию, влияние шока отмечается мгновенно уже с 1 квартала 2010 года, но пик роста NPL приходится на 4 квартал 2010 года по 2 квартал 2011 года, где прогнозируется рост данного показателя до 26% от ссудного портфеля, далее отмечается постепенное снижение NPL. Вместе с тем, нельзя отрицать и влияние обменного курса, если при сценарии с падением 50

цены на недвижимость шок проявляется сразу, то в данном сценарии шок выявляется не сразу, а через определенный временной лаг (1-2 квартала) и также имеет продолжительный характер. В целом, полученные результаты стресс-тестирования банковской системы Казахстана (без учета 3-х БВУ с негативным капиталом) показывают по базовому и шоковому сценариям стабилизацию экономики, уменьшение неработающих займов [49, с.57]. Еще одним примером совместной деятельности в исследовании вопросов финансовой стабильности сотрудников отечественного центробанка и регуляторного органа с немецкими учеными является разработка следующего индикатора финансовой устойчивости (Институт экономических исследований при Мюнхенском университете Ifo; немецкий Бундесбанк). С 2011 года Нацбанком оценивается уровень устойчивости банковской системы с помощью Композитного индикатора банковского стресса (КИБС), который включает 6 видов индексов: отношение иностранных обязательств к иностранным активам; отношение суммы кредитов в промышленности, строительстве и торговле к общей сумме кредитов; темп роста банковских кредитов; реальную процентную ставку банков; прибыльность банков; отношение банковских кредитов к ВВП и отношение денежной массы к общей сумме кредитов [57]. Увеличение индикатора указывает на увеличение рисков в банковском секторе (увеличение банковского стресса) [57, с.10]. Результаты такой оценки публикуются в Отчетах о финансовой стабильности (см. отчеты за 2011 и 2012 годы). В целях повышения прозрачности банковского сектора и гармонизации нормативно-правовой базы с международными стандартами был предпринят целый ряд мер, в том числе: введение запрета предоставлять банковские кредиты для лиц, зарегистрированных в оффшорных зонах, обновление методов выявления факторов ухудшения финансового положения банка, совершенствование методологии расчета собственного капитала банков второго уровня для его гармонизации с МСФО, включая отложенные налоговые обязательства в расчете первого уровня капитала, обновление методов расчета соотношения части размещенных средств банков во внутренние активы. Требования к размерам уставного и собственного капиталов для вновь создаваемых банков увеличены до 5 млрд. тенге, а для действующих банков предусмотрено поэтапное увеличение минимального размера собственного капитала с 1 июля 2009 года – до 5 млрд. тенге, с 1 июля 2011 года – до 10 млрд. тенге; для банков, расположенных вне городов Астана и Алматы – до 3 млрд. и 5 млрд. тенге соответственно [48,с. 20]. В дополнение к этим мерам, государство осуществило законодательное увеличение минимальной гарантии по депозитам физических лиц с 1 млн тенге до 5 млн тенге, что позволило банковской системе избежать отток вкладов населения. Из этого следует, что при отсутствии внешних источников финансирования, банки перешли на увеличение внутренних источников финансирования. 51

По мнению экспертов МВФ, одним из ключевых причин глобального финансового кризиса было недостаточным регулированием, в виду ее раздробленности и отсутствия единых органов. Очевидно, вина финансового регулятора сводится не в раздробленности, а в проявлении политики чрезмерного дерегулирования в сторону послабления (ставок). Эндрю Бэйли, первый заместитель управляющего Банка Англии по вопросам пруденциального регулирования, в данном случае как-бы оправдывает работу регуляторов, сказав: «Регуляторы не предназначены быть популярными, даже если их работа выполнена безукоризненно» [58]. Святов С.А. тоже выходит в сторону защиты действий регуляторов, отмечая, что «НБРК и АФН РК в докризисный период неоднократно указывали на существование потенциальных рисков, угрожающих финансовой стабильности». Нельзя не согласиться с последней мыслью. Следует отметить, что создание отдельного регуляторного органа как АФН в 2004 году можно отнести к ряду докризисных мер государства в области осуществления финансовой политики по обеспечению финансовой стабильности страны. Орган был создан путем выделения из структуры Нацбанка самостоятельного ведомства [8, с.280]. Создание нового ведомства поспособствовало разработке аналитических инструментов по оценке рисков, присущих финансовым организациям. Быть точнее, в первый год своего существования ведомство приступило к работе по разработке методологии проведения стресс-тестирования БВУ и предложений по их минимизации [59]. За год до появления нового регулятора был заложен его правовой фундамент в виде закона «О государственном регулировании и надзоре финансового рынка и финансовых организаций» (от 04.07.2003г.). Закон определяет ряд целей финансового регулирования, первый из которых является обеспечение финансовой стабильности финансового рынка и финансовых организаций [60]. В первом годовом отчете ведомства указывается, что целью «реформирования сферы финансового регулирования является создание независимой системы методов консолидированного надзора». Еще один пример, «обеспечение финансовой стабильности осуществляется путём совершенствования консолидированного надзора» [61]. Данный этап в истории финансового регулирования РК нельзя назвать практикой реализации мер макропруденциальной политики. Но существование данного ведомства до прихода кризиса помогло сформировать единую (консолидированную) информационную, нормативную и кадровую базы для принятия скорых мер по пост-кризисной стабилизации финансовой системы. Да и в документациях АФН не были никаких упоминания о макропруденциальных мерах регулирования. Анализируя список нормативно-правовых актов, с которыми работало АФН в первые годы своего существования, можно увидеть, что ведомство вообще не думало, что когда-то придется предпринимать меры по спасению системно-значимых банков, больше всего был заинтересован в упорядочении правил по принудительной и добровольной ликвидации БВУ как один из методов стабилизации всей системы. Агентством ситуация финансовой системы воспринималась базируясь на практике Нацбанка 90-х годов: Большой 52

банк – достаточный уровень капитала – стабильный банк, мелкий банк – достаточность капитала мала – уязвимый банк – объект ликвидации. Год новых преобразований был периодом «бума» на рынке банковских услуг и интуитивно считалось, что быстро развивающиеся в тот период системноважные банки с хорошими финансовыми показателями уж никак не могли являться объектом такого рода регуляторной меры в случае их уязвимости. Кроме вопросов ликвидации банков, агентство еще интенсивно рассматривало и внедряло нормы по пруденциальному регулированию БВУ. Так, в первом отчете агентства пишется, что «наиболее эффективным в контексте ограничения системных рисков являются меры пруденциального надзора», и при этом не приводятся оправлений понятию «системный риск». Финансовый кризис 2007-08 г.г. доказал обратное, что просто пруденциальное регулирование само по себе не имело задачи исследовать и предотвращать системные риски всего финансового рынка, так как оно сосредотачивалась на проблемах отдельных финансовых институтов. Так, или иначе, ведомство столкнулось с практикой борьбы с системными рисками во время кризиса 20072008 г.г. и благодаря этой же практике осознало необходимость изменения курса развития в сторону укрепления регуляторных требований внедрением мер макропруденциальной политики. В качестве одной из рекомендаций G-20 было внедрение более жесткого регулирования в отношении системно значимых финансовых институтов, включая установление более жестких пруденциальных требований [22, с.5]. В данном направлении Агентством планируется введение детальных требований по капиталу, где при оценке достаточности капитала будут учитываться не только активы, взвешенные по степени риска, но и ГЭП-анализ, концентрация активов, доля оптового фондирования, рост кредитного портфеля [21, с.6]. Агентство проанализирует международный опыт и рассмотрит возможность введения дополнительных пруденциальных нормативов для банковских конгломератов [21, с.8]. В частности, в рамках регулирования ликвидности финансовых конгломератов будут использованы рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору [21, с.8]. Ликвидность для финансовых конгломератов будет устанавливаться, и рассчитываться на консолидированной основе [21, с.8]. В соответствии с рекомендациями G-20 в рамках внедрения более жесткого регулирования в отношении системно значимых финансовых институтов также предусматривается установление для них требований о наличии планов на случай непредвиденных ситуаций. В действующей практике, в рамках применения мер раннего реагирования по результатам выявления надзорным органом факторов, влияющих на ухудшение финансового положения организации, предусматривается требование о представлении в установленный срок плана мероприятий, предусматривающего меры раннего реагирования по повышению финансовой устойчивости финансовой организации, недопущению ухудшения ее финансового положения и увеличения рисков, связанных с ее деятельностью [49, с.75]. Дополнительно, 53

в рамках требований к системам управления рисками и внутреннего контроля предусматривается требование к наличию плана финансирования в случае чрезвычайных обстоятельств, содержащего четкие стратегии разрешения проблемы недостатка ликвидности в чрезвычайных ситуациях, а также поддержание адекватного уровня ликвидности [49,с. 113]. В настоящее время разрабатываются изменения, которые предполагают требования к Плану на случай чрезвычайных обстоятельств, формируемому с учетом рисков, которым подвержен банк (банковская группа). В частности, Планом на случай непредвиденных обстоятельств будут определены критические количественные показатели, при достижении которых банк должен переходить на исполнение мероприятий, предусмотренных в Плане [49,с. 113]. План будет содержать конкретные мероприятия, и определять ответственность руководящих работников банка за исполнение Плана. Будет усилено регулирование деятельности и операций инвестиционного банкинга. В частности, будет установлен перечень разрешенных к проведению операций, и в рамках регулирования к ним будут применены отдельные требования, установленные в отношении БВУ, в целях недопущения роста левериджа и системных рисков [49,с. 113]. В целях недопущения повышения системного риска, государством рассматриваются ограничение рисков, связанных с осуществлением операций с зарубежными партнерами, имеющие высокий уровень правовых рисков в области защиты прав инвесторов и кредиторов. В этой связи одним из ключевых направлений деятельности по регулированию финансового сектора является дальнейший переход на принципы контрциклического регулирования и надзора, в том числе посредством формирования провизий, увеличения собственного капитала, резервов и ликвидности в период активного роста экономики и использования накопленного потенциала в период спада [49, с. 114]. Требования к достаточности собственного капитала предполагается повысить по мере улучшения ситуации в экономике и появления первых признаков подъема [49,с. 114]. Подходы к оценке достаточности собственного капитала будут усовершенствованы не только количественно, но и качественно, что предполагает улучшение качества структуры капитала финансовых организаций [49, с.114]. В рамках оптимизации процедуры оценки кредитного риска и формирования адекватного уровня провизий предполагается усовершенствовать порядок расчета специальных резервов (провизий) в соответствии с требованиями МСФО [49, с.114]. В целях снижения волатильности прибыльности банков, будут внедрены динамические резервы на основе международного опыта, то есть в период активной кредитной деятельности, в дополнение к специальным провизиям, банки будут формировать общие динамические резервы, которые в последующем, в неблагоприятные периоды будут направлены на покрытие убытков текущего периода, что позволит банкам, не уменьшая нераспределенный чистый доход, сохранить текущую прибыльность. Предоставление кредитов заемщикам, 54

зарегистрированным в оффшорных зонах, влечет за собой высокие риски неплатежа из-за высокого уровня банковской и коммерческой непрозрачности. В этой связи, регулятор поставил цель существенно модифицировать регулирование финансовых организаций в отношении взаимодействия с лицами, зарегистрированными в оффшорных зонах. В пост-кризисный период АФН также запланировал предпринять дополнительные меры в части дестимулирования роста внебалансовых обязательств, установлены количественные показатели, ориентиры и параметры для оценки достаточности ликвидности, усилен надзор за валютной ликвидностью, введены коэффициенты финансового левериджа, как на индивидуальной, так и на консолидированной основе [49, с.114]. В рамках мер по дальнейшему ограничению риска ликвидности и рефинансирования Агентством предполагается дальнейшее снижение избыточного уровня внешнего заимствования, что предусматривает достижение банками соотношения внешнего долга к совокупным обязательствам, не более принятого в международной практике значения [49, с.114]. Дополнительно в целях диверсификации источников формирования ликвидности будут приниматься меры по поддержанию банками в среднесрочной перспективе оптимального соотношения выданных кредитов к депозитам [49, с.114]. Продолжим далее о положительных результатах деятельности отечественных регуляторов. АФН довольно тчетно выполняло возложенные на себя функции, успешно внедряя методы риск-оринетированного регулирования и надзора в докрзисные годы. Так, в 2005 году были внесены дополнения в методику расчетов пруденциальных нормативов, предусматривающие достаточность капитала БВУ к суверенному риску; был установлен перечень разрешенных видов участия банков; были установлены лимиты валютной позиции и введены пруденциальные требования по лимитам валютной ликвидности; был установлен максимальный лимит по краткосрочным внешним обязательствам; были повышены требования к уровню капитала в отношении займов, связанных с недвижимостью [63]. Более того, были внедрены изменения и дополнения в НПА, где участники долевого строительства недвижимости (заказчик, долевые участники и гаранты долевых участников) признаются в качестве «одного заемщика», приводятся определение понятию «ипотечный кредит» и соответствующие минимальные требования; были увеличены пруденциальные требования к банкам, предусматривающие достаточность капитала с учетом рыночных и операционным рисков; были ужесточены требования к системе допуска внешнего акционерного капитала на отечественный банковский сектор. В первой четверти 2006 года были ужесточены пруденциальные требования к банкам, по которым необходимо соблюдать уровень достаточности капитала против рисков от внешнего заимствования: коэффициенты k8 и k9. Ведомством продолжались внедряться новые нормы по управлению банковскими рисками. Так, к концу 2006 года были введены в действие Правила классификации активов, условных обязательств и создания провизий 55

(резервов) против потерь [64]. Разработка и применение стандартизированной системы классификации займов полезно тем, что для регулятора это служит инструментом диагностики состояния ссудного портфеля банка и проведения сравнительного анализа по рынку. Наличие данной системы может помочь оценить адекватность объема созданных провизий. Во многих странах классификация используется в целях предоставления требуемой отчетности регуляторным органам, что способствует проведению оценки уровня кредитного риска ссудных портфелей коммерческих банков. Политики классификации активов включают процедуры, с помощью которых каждому активу присваивается степень риска в зависимости от вероятности непогашения кредита согласно статьям договора (приложение Г).

Рисунок 4 - Практика Казахстана в применении микро- и макропруденциальных мер в области обеспечения финансовой стабильнсти банковской системы Примечание – составлено автором

На практике, классификация кредитов является основным инструментом управления кредитным риском, и она, как правило, определяется регулирующими органами. Политика создания резервов на покрытие потенциальных убытков по кредитам, наряду с общими резервами на покрытие убытков, указывает на способность банка поглощать их. В законодательных изменениях данного рода в наибольшей степени заинтересованы органы по 56

надзору. Отечественная же норма, предусматривающая классификацию активов БВУ, прожила всего 6 лет, после чего была благополучно отменена, заменив себя стандартом МСФО по признанию и оценке активов. Данному изменению поспособствовали глобальные предпосылки изменения подходов оценки финансовых инструментов. Впоследствии мирового экономического кризиса, эффективность финансовой отчетности стала предметом внимание всего мира, акцентируя силы на настоятельной необходимости улучшения стандартов бухгалтерского учета в ряде областей, в том числе финансовых инструментов. Согласно новому стандарту, на каждую отчетную дату банки должны анализировать, существуют ли объективные доказательства обесценения финансового актива или группы активов. Одним из наиболее видимых признаков повышенного внимания проблемам финансовой стабильности был ряд отчетов о финансовой стабильности (ОФС), опубликованных центральными банками за последнее десятилетие. ОФС предлагают полезные понимание того, как центральные банки должны вести наблюдение за финансовым сектором. Диапазон исследований и дискуссий по финансовой стабильности в центральных банках становится шире. ОФС являются наиболее заметным продуктом программы работы центральных банков в финансовой стабильности. Как таковые, они содержат то, как центробанки определяют финансовую устойчивость; приводят статистику, предположения по проведению оценки устойчивости финансовой системы; и то, каким образом они сообщают общественности о проделанной работе в данном направлении. Многие центральные банки проводить работу финансовой устойчивости без публикации ОФС, и даже есть такие, что публикуют ОФС, но при этом могут выполнять другую работу, не отражаемую в опубликованных ими ОФС [65]. Таким образом, одной из докризисных мер государства стала задача Президента РК от 19 апреля 2006 года Нацбанку, Правительству РК и АФН до конца 2006 года подготовить отчет о финансовой стабильности Казахстана, предусмотрев при этом создание системы раннего оповещения финансового кризиса. В итоге на основании Приказа Председателя НБ РК от 02.10.2006 была создана совместная рабочая группа НБРК и АФН по подготовке отчета о финансовой стабильности Казахстана. Первый отчет содержал 4 раздела, содержащие общие выводы, макроэкономические риски, риски институтов финансового посредничества и информацию об инфраструктуре финансового рынка. В двух последующих отчетных периодах (2007г. и 2008г.) в добавок к основным разделам в отчете стали отражаться «специальные исследования в области финансовой стабильности». В 2007 году данный раздел включает нововведения по анализу финансовой стабильности, методологии раннего оповещения финансовых дисбалансов и расчету индекса финансовой устойчивости. Посткризисному спасению экономики регуляторные органы потратили немало сил (рисунок 4). Кроме выполнения нормативно регуляторных корректировок, были задействованы немало средств на спасение важных и значимых секторов финансового рынка. Для того, чтобы избежать 57

катастрофические последствия недавнего финансового кризиса Правительство и финансовые регуляторы Казахстана стали проводить дорогостоящие меры в виде антикризисных инструментов для поддержания необходимого уровня функционирования финансовых учреждений, в частности крупных банков. Для стабилизации финансового сектора были выделены средства из Национального фонда РК в объеме 4 млрд. долл. США [4, с.177]. В целом на реализацию антикризисных мероприятий Казахстан направил более 19 млрд. долларов, что составило 14% от ВВП страны [66]. В рамках направления антикризисной программы по стабилизации финансового сектора оказывалась прямая поддержка системообразующим банкам через прямое вхождение в капитал, и косвенная – посредством размещения ликвидности для целей кредитования экономики [49, с.7]. В 2007 году из бюджета было выделено 122 млрд. тенге, из которых по состоянию на 1 октября 2008 года было освоено около 93,4 млрд. долларов (сумма, на которую были профинансированы целевые отрасли) [52, с.103]. Все выделенные в 2007 году средства были направлены на формирование уставного капитала АО «Фонд устойчивого развития «Казына», который, в свою очередь, использовал их для поддержки строительного сектора, малого и среднего бизнеса и агропромышленного комплекса [52, с.103]. Всего за 3 квартала 2008 года на стабилизацию экономического развития страны было выделено 236,1 млрд. тенге, из которых на 1 октября 2008 года было освоено 155,2 млрд. тенге [52, с.103]. 100 % средств, выделенных в 2007 году из государственного бюджета на осуществление стабилизационных мер, были предназначены для поддержки экономики через фонд «Казына». В 2008 году для осуществления мер с участием фонда было выделено 112,26 млрд. тенге, что составляет 47,5% от общего финансирования стабилизационных программ в 2008 году [52, с.103]. Согласно Указу Президента РК от 13.10. 2008 г., № 669 было создано АО «Фонд национального благосостояния «Самрук - Казына» [66, с.153]. 25 ноября 2008 года был принят План совместных действий Правительства, Национального Банка и Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций по стабилизации экономики и финансового сектора на 2009 – 2010 годы [67]. Для финансового обеспечения Плана государством использованы средства Национального Фонда Республики Казахстан (в объеме 1 200 млрд. тенге) [52, c. 106]. План включает в себя 5 направлений деятельности, первая из которых является стабилизация финансового сектора (480 млрд. тенге) [4, с.177]. Меры по стабилизации финансового сектора, во-первых, включили в себя выкуп простых голосующих акций 4-системообразующих БВУ на сумму не выше 1 млрд. долл., ещё 3 млрд. долл. – предоставлены в форме субординированного долга и через покупку привилегированных акций [53,с.107]. Во-вторых, капитализация фонда стрессовых активов, на создание которого из бюджета 2008 года было выделено 52 млрд. тенге, будет доведена из средств республиканского бюджета до 122 млрд. тенге [53,с.107]. В-третьих, будет 58

продолжена поддержка уровня ликвидности банковского сектора Национальным Банком. Кроме того, будут усовершенствованы механизмы государственного регулирования финансового сектора, в том числе накопительной пенсионной системы [53,с.107]. Дополнительное фондирование банков осуществлялось также за счёт проведения мер по поддержке реального сектора экономики. Так, в конце 3-го квартала в рамках программ по поддержке ключевых отраслей экономики (строительство и рынок недвижимости, МСБ, агропромышленный комплекс) сумма обязательств банков по средствам, полученным для реализации мер по поддержке реального сектора, составила 590 млрд. тенге. Таким образом, совокупная доля ФНБ в фондировании банковской системы составила 7,7% по состоянию на конец сентября 2009 года. Необходимо отметить, что порядка 80% дополнительного фондирования со стороны ФНБ приходится на 4 системообразующих банка: Альянс Банк, БТА Банк, ККБ. Доля ФНБ в фондировании данных банков к концу 3-го квартала превысила 10%, а доля фондирования ФНБ в пассивах БТА Банка составила 15,6%. В целом банковская система получила государственные средства в общей сумме 476,09 млрд. тенге (3,97 млрд. долл.): БТА Банк – 212,09 млрд. тенге (1,76 млрд. долл.); Казкоммерцбанк – 120 млрд. тенге ($1 млрд.); Народный банк – 120 млрд. тенге (1 млрд. долл.); Альянс банк – 24 млрд. тенге (199,5 млн. долл.) [66,с.155]. Часть средств была направлена на выкуп акций банков, часть на кредитование экономики [66,с.155]. Кроме того, в сентябре 2009 года было принято решение направить средства созданного в конце 2008 года АО «Фонд Стрессовых активов» (совокупный капитал фонда = 70 млрд. тенге) на поддержку приоритетных отраслей экономики, в том числе обрабатывающей промышленности, через банковский сектор. Финансовые регуляторы Казахстана к концу 2008 года одобрили концепцию, целью которого является развитие финансового сектора в посткризисный период, определяющий переход на новый уровень контроля и регулирования за счет повышения стабильности финансового сектора, чтобы предотвратить дестабилизирующие факторы, стимулировать инвестиционную активность и доверие населения к финансовому сектору страны. Появление четырех системообразующих банков (крупнейшие банки РК: АО "БТА Банк", "Альянс Банк", "Народный Банк Казахстана» и «Казкоммерцбанк») имело временный характер и способствовало локализации системных рисков для того, чтобы поддержать кредитную активность банковской системы. Процессу реструктуризации внешней задолженности БТА Банка, Темірбанка и Альянс Банка регуляторы уделяли наибольшее внимание, поскольку «от успешности процесса реструктуризации этих двух банков во многом зависела стабилизация банковского сектора страны» [68]. Завершение процесса реструктуризации долга АО «БТА Банк» позволило сократить общий долг банка $ 12 млрд. до $ 4,4 млрд. Тем не менее, банк по59

прежнему сталкивается с серьезными трудностями, вызванными низким качеством активов, высокой стоимости фондирования, а также значительными операционными расходами и низким уровнем достаточности капитала. В результате реструктуризации АО «Темiрбанк», дочерней организации АО "БТА Банк", внешний долг был сокращен с 770 млн. долларов до 61 млн. долларов, а срок обслуживания долга был продлен с 4 лет до 10-12 лет. Значительное снижение долговой нагрузки на берегу позволила создать необходимые предпосылки для восстановления его финансового состояния. Таким образом, в настоящее время банк не имеет никаких проблем с краткосрочной ликвидностью, уровень которых достаточно для обслуживания своих краткосрочных и среднесрочных обязательств своевременно [69]. Предпосылкой для смягчения системных рисков в финансовом секторе является нормализация финансового состояния БТА Банка и Альянс Банка, которые подверглись процессу их реструктуризации внешнего долга в 2010 году, это будет зависеть от эффективности мер, принятых для реабилитации этих банков . АО «Альянс Банк» стал первым из трех казахстанских банков, которые завершил реструктуризации своих внешних обязательств (30 марта 2010 года), в результате которой внешний долг банка сократился с 4,5 млрд. долларов США до 1,1 млрд долларов США, а срок обслуживания долга была увеличена с 1-7 лет до 7-20 лет. Уменьшение внешних обязательств привело не только к снижению бремени долга, но и предопределило изменение в ресурсной базе банка. После проведения процедур по реструктуризации внешних обязательств банков структура пассивов банка на 1 октября 2011 года характеризуется преобладанием внутренних источников, в основном депозиты клиентов (более 50% от обязательств банка общего числа). Вместе с тем, банк в настоящее время в полной мере выплатил вознаграждения по реструктуриванным долгам [70]. В целом, меры Нацбанка по спасению финансового сектора заключались в проведении валютных интервенций в целях поддержания стабильности курса тенге и предоставлении ликвидности банковскому сектору [71]. Процесс реструктуризации помог решить проблему фондирования банков, то есть пассивной части баланса. Что касается активной части баланса банков, то низкое качество кредитного портфеля по-прежнему является наиболее актуальной проблемой для банков. Относительно высокая стоимость финансирования на фоне ограниченных денежных потоков от обслуживания кредита создает определенные трудности в обеспечении должного уровня краткосрочной ликвидности для банков. Риск долгового бремени системообразующих банков также значительно снизилась в связи с завершением реструктуризации обязательств. Снижение зависимости банков от внешнего финансирования в результате замены обязательств перед нерезидентами по внутренним обязательствам способствует сделать банковский сектор более устойчивым к внешним потрясениям в краткосрочной перспективе. В то же время, когда спрос экономики на кредитные ресурсы увеличивается, банки могут столкнуться с нехваткой долгосрочного 60

финансирования, поскольку депозитная база будет не в состоянии удовлетворить растущий спрос банков на такое финансирование. Отсутствие адекватных объемов долгосрочного финансирования может стать обескураживающим фактором для кредитной деятельности банков и, следовательно, стать причиной нехватки кредитных ресурсов для финансирования экономики. Относительно низкая кредитная активность банков вызвана низким качеством кредитного портфеля банков. Процесс ухудшения кредитного портфеля, который начался в 2009-2010 г.г. объясняется двумя факторами. С одной стороны, ухудшилась кредитоспособность заемщиков. С другой стороны, стандартные кредиты практически не привлекались. В 2011 году за счет улучшения общей экономической ситуации и финансового состояния заемщиков, в частности, отсутствие шанса по замене плохих кредитов новыми стандартными кредитами становится наиболее важным фактором ухудшения кредитного портфеля. В то же время наблюдается тенденция сохранения объема «исполнительского» портфеля в системе чтобы сохранить процентную маржу на приемлемом уровне, предоставляя ограниченные объемы кредитов лучшего качества заемщиков. С другой стороны, банки практически не списывают проблемные кредиты, потому что не были решены вопросы налогообложения доходов от восстановления провизий и в связи с отсутствием эффективных инструментов для управления банковскими непрофильными активами. Таким образом, низкое качество кредитного портфеля банковской системы в целом связано с накоплением проблемных кредитов в течение нескольких лет. Согласно отчетам Нацбанка, наибольшую долю в ссудном портфеле банков занимают кредиты, выданные в строительную и связанные с ней отрасли. В настоящее время реализуется политика, направленная на очистку кредитных портфелей БВУ. Согласно Концепции улучшения качества активов БВУ, создается дочерняя организация НБРК, предназначенная выкупать проблемные займы у банков в целях последующего восстановления их стоимости АО «Фонд проблемных кредитов» (ФПК) [72]. Концепция предполагает также создание дочерних организаций по управлению стрессовыми активами (ОУСА), которые будут выкупать сомнительные и безнадежные активы. Данный процесс также предусматривает предоставление налоговых стимулов банкам в части признания убытков и восстановления провизий при списании безнадежных активов за баланс [73]. В целях улучшения качества кредитного портфеля, регуляторами были приняты такие меры, как запрещение предоставления займов лицам, зарегистрированным в оффшорных зонах. Так, доля неработающих займов в ссудном портфеле банков целевой группы (без учета БТА Банка) в 2012 году снизилась бы до 20%-26% [73, с.34]. Вся необходимая правовая база функционирования ФПК была принята во 2012 году [73, с.64]. Соответствующие правила и требования регламентируют: порядок осуществления видов деятельности ФПК; порядок определения стоимости сомнительных и безнадежных активов, приобретаемых ФПК; порядок управления сомнительными и безнадежными активами; 61

требования к приобретаемым (приобретенным) ФПК сомнительным и безнадежным активам; порядок отнесения доходов, подлежащих получению ФПК, к доходам, подлежащим освобождению от налогообложения [73, с.64]. В свою очередь, нормативная правовая база, определяющая осуществление деятельности ОУСА, включает перечень принятых нормативных правовых актов, которые устанавливают: порядок выдачи и отзыва разрешения на создание банком или банковским холдингом ОУСА; порядок деятельности ОУСА, срок управления приобретенными сомнительными и безнадежными активами, а также требования к ним; порядок отнесения активов предоставленных банками ОУСА к категории сомнительных и безнадежных, а также порядок формирования провизий (резервов) против них; порядок отнесения подлежащих к получению ОУСА доходов к доходам от осуществления видов деятельности, предусмотренных законодательством Республики Казахстан о банках и банковской деятельности [73, с.64]. С целью стимулирования банков к очистке балансов от «плохих долгов», а также привлечения зарубежных инвесторов с учетом международной практики по поручению Президента Республики Казахстан Назарбаева Н.А. Правительством Республики Казахстан совместно с Агентством и АО «Фонд национального благосостояния «Самрук - Казына» был разработан и утвержден 15 декабря 2010 года Пошаговый план улучшения качества активов банков второго уровня [74]. В рамках Пошагового плана предусмотрены основные мероприятия, охватывающие очистку балансов банка от «плохих долгов», в том числе принятие мер по содействию реструктуризации задолженности заемщиков банка, стимулированию банков к списанию безнадежной задолженности посредством внесения изменений в Кодекс Республики Казахстан «О налогах и других обязательных платежах в бюджет» (Налоговый кодекс), а также мер в рамках пруденциального регулирования, таких как: 1) поэтапное ужесточение порядка формирования банками минимального размера провизий по кредитам, выданным с 1 сентября 2009 года в иностранной валюте заемщикам, не имеющим соответствующей валютной выручки с увеличением уровня провизирования; 2) рассмотрение вопроса о принятии мер раннего реагирования для поэтапного снижения доли займов, срок просроченной задолженности которых по основному долгу и начисленному вознаграждению составляет свыше 90 календарных дней, до уровня 10%. К тому же в Пошаговом плане предусмотрено установление запрета на предоставление банковских займов лицам, зарегистрированным в оффшорных зонах, перечень которых устанавливается уполномоченным органом, что нашло отражение в нормах Закона по вопросам ипотечного кредитования [74,с.16]. В целях улучшения ликвидности банков и снижения риска рефинансирования в соответствии с рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору «Basel III: International framework for liquidity risk measurement, standards and monitoring, December 2010», в рамках пруденциального регулирования будут приняты дополнительные коэффициенты ликвидности. Действие данных коэффициентов будет 62

направлено на обеспечение надежного уровня ликвидности банков в краткосрочном периоде путем создания запаса высоколиквидных ресурсов, а также на обеспечение устойчивости деятельности банков в долгосрочном периоде посредством создания дополнительных стимулов по привлечению фондирования из более надежных депозитных источников [74, с.98]. С целью создания защиты банков от потенциальных убытков, которые могут возникнуть в будущем в результате наращивания кредитного риска в период избыточного роста (бума) кредитования, Базельский комитет рекомендует установление контрциклического буфера капитала. С точки зрения изменения экономической политики против негативных последствий глобальных финансовых шоков, следует руководствоваться следующими режимами: 1) контр-циклическую фискальную политику, которая учитывает финансовые циклы, 2) важно иметь резервные фонды («на черный день»), которые могут справиться с неблагоприятными шоками во время кризисных ситуаций. Также должны быть пересмотрены уровни государственного долга в сторону понижения, чтобы не произошел быстрый рост государственных долгов во время финансовых кризисов. Так или иначе, вина регуляторов, в глобальном смысле, заключается в принятии мер по спасению финансовых рынков постфактум (феномен «позднего раскаяния») и в немощности в противостоянии развитию сценария, заданного финансовыми рынками, пуская волю финансовых институтов на самотек на пике «перегрева» экономики. В докризисный период регуляторы мало понимали, что важным дополнительным условием макропруденциального регулирования является способствование сокращению потенциальных проциклический эффектов [75]. На пике кризиса отсутствовало адекватное контр-циклическое пруденциальное регулирование. Правила «Базель I» и «Базель II» по достаточности капитала не были достаточными, чтобы проявить резистентность к рискам, связанных с банковскими требованиями (секьюритизация и хеджирование), при этом они не учитывали системный риск, связанный с наращиванием рычагов в финансовой системе. Новые требования «Базель III» фокусируется на регулирование деятельности банков в пост-кризисном периоде. В соответствии с рекомендациями нескольких исследовательских групп, которые были созданы для изучения возможных ответных мер в связи с последствиями кризиса, новый «Базель III» устанавливает рамки более высоких требований к капиталу и ликвидности, с точки зрения, как количества, так и качества, чтобы гарантировать, что банки будут лучше оснащены для покрытия убытков. Таким образом, «Базель III» увеличивает способности банков поглощения потерь. Минимальный норматив общей достаточности капитала увеличится до 8%. Кроме того, «Базель III» призывает создавать контр-циклический буфер капитала (между 0% и 2,5 %). Глобальные институциональные реформы призывают к развитию на региональном уровне таких регуляторов, которые могли бы способствовать улучшению макроэкономической и финансовой стабильности финансовой системы на локальном уровне. 63

Динамическое резервирование подразумевает меньшее колебание совокупного уровня резервов в течение кредитного цикла, в отличие от действующего подхода к резервам, когда они сокращаются в фазе экспансии и увеличиваются при кредитном сжатии [76]. Кроме того, такое резервирование означает более сглаженные колебания финансового результата банков, который подвержен воздействию со стороны изменяющихся резервов [76, с.13]. При динамическом резервировании на финансовый результат влияют не только фактические текущие потери, но и ожидаемые [76,с.13].

Рисунок 5 – Графики сравнения стандартных провизий по покрытию убытков по займам с уровнем динамических провизий Примечание - Источник [76, с.16]

Для определения требуемой величины статистических резервов, ожидаемые потери (ЕL) сопоставляются с совокупностью специальных резервов (SP): GPs = EL - SP,

(4)

где GPs - статистические резервы (general statistical provisions). Центральный банк Испании использует принцип динамического резервирования с 2000 г., называя резервы "статистическим провизированием" (statistical provisioning) [76,с.13]. Испанские банки обязаны за счет текущей прибыли ежеквартально создавать дополнительные резервы от 0 до 1,5% в зависимости от категории кредита [76,с.13]. Если происходит дефолт по кредиту, то резервы на возможные потери формируются не из прибыли, а из «статистических резервов» [76,с.13]. Цель данной новации: во-первых, признание ожидаемых или скрытых потерь как издержек, во-вторых, 64

выравнивание цикличности резервов на возможные потери по кредитам [76,с.13]. Таким образом, динамические провизии делает упор не на обесценение активов, а на покрытие резервами ex ante (ожидаемых) потерь. В результате применения техники динамических провизий будет достигнут антициклический эффект, снижающий потенциальную опасность воздействия проциклических факторов, обусловленного расширением оценки финансовых инструментов по рыночной стоимости, а кредитных рисков на основе текущих оценок кредитоспособности заемщиков. Данное утверждение можно проиллюстрировать следующим образом (рисунок 5). В целях осуществления контрциклического регулирования финансовых рынков, с 2013 года Национальным банком был внедрен метод динамического резервирования, сущность которого предполагает, что резервы на возможные потери по кредитному портфелю должны учитывать не только текущие, но и долгосрочные ожидаемые потери. Фактически динамическое резервирование представляет собой механизм буфера резервов, который позволяет амортизировать кредитные шоки [76,с.13]. В течение кредитного бума банки должны начислять дополнительные резервы, а в ходе сокращения кредитного предложения – обходиться без них [76,с.13]. Помимо этого, Агентством предусматривается пересмотр порядка формирования специальных провизий под проблемные активы в соответствии с МСФО. В рамках проводимой работы в данном направлении Агентством 31 декабря 2009 года была создана рабочая группа «О создании рабочей группы по совершенствованию порядка классификации активов, условных обязательств и создания провизий (резервов) против них», основной задачей, которой является разработке и внедрению методики формирования провизий (резервов) с учетом требований МСФО [49,с. 116]. В 2013г. действующий подход формирования провизий казахстанскими банками, основанный на модели понесенных убытков, при котором провизии признаются только при наличии объективных фактов ухудшения кредитного качества, будет дополнен ориентированным на ожидаемые потери динамическим резервом. Механизм действия данного инструмента предполагает признание кредитных потерь на более ранних стадиях цикла, что позволяет сгенерировать дополнительную «подушку безопасности» в периоды кредитной экспансии для поглощения убытков в последующие периоды сжатия. ΔДР = α∙ΔПЗ + (βПЗΔСП) где: ΔДР – изменение динамического резерва за отчетный период; ΔСП – изменение провизий, созданных в соответствии с требованиями МСФО за отчетный период; ΔПЗ – совокупные займы, выданные за отчетный период; 65

(5)

ПЗ – совокупные займы на конец отчетного периода; α (альфа) – параметр кредитных потерь; ß (бета) – параметр скрытых потерь. Согласно оценкам НБРК, дополнительная «прослойка» провизий, аккумулированных в предкризисный период, превысила бы уровень требуемых регулятором провизий и могла составить приблизительно 6,8% от ссудного портфеля, сформированного на начало 2008 года. При введении в Казахстане в качестве динамического резерва будет признана отраженная на специальном счете3 положительная разница между провизиями, сформированными согласно регуляторным требованиям, и резервами, созданными согласно требованиям МСФО. Таким образом, ослабляется нагрузка на банковский сектор и прибыль в периоды кризисов [76,с.13]. Итак, мерой стабилизации банковской системы в казахстанской практике явилось дорогостоящая государственная поддержка в виде реструктуризации обязательств системно-значимых банков, допущение банкротства которых могло повлечь собой дестабилизирующие последствия. Данная мера помогла государству избежать риска подрыва доверия населения банковской системе. Согласно отчету о финансовой стабильности, структура макропруденциального регулирования институционально сложилась благодаря произошедшему кризису на двух уровнях: 1- совет по финансовой стабильности; 2- рабочие группы, предназначенные решению отдельных вопросов развития финансового рынка. Первый был создан Указом Президента от 12 июня 2010 года [71, с.77]. По результатам заседаний совета были созданы рабочие группы для выполнения отдельных задач. В рамках решения первоочередных задач по обеспечению стабильности финансового сектора в 2010 году Агентство принимало активное участие в деятельности созданного по поручению Главы государства Совета по финансовой стабильности и развитию финансового рынка Республики Казахстан (СФС). Основной задачей данного органа является выработка рекомендаций по реализации макропруденциального регулирования и минимизации системных рисков. В частности, на проведенных заседаниях Совета рассматривались наиболее актуальные аспекты развития финансовой системы Казахстана, в том числе в части повышения капитала финансовых организаций, перехода казахстанского банковского сектора на требования Basel III, динамического (контрциклического) провизирования [74, с.9]. В 2012г. было проведено 12 заседаний СФС по финансовой стабильности и развитию финансового рынка Республики Казахстан, в тематику которых входили различные вопросы функционирования различных сегментов финансового рынка. К числу особо значимых решений, принятых на заседаниях СФС относятся: определение направлений реформирования пенсионной системы, заключающихся в поэтапном повышении пенсионного возраста для женщин; расширении охвата населения накопительной пенсионной системой, в 66

том числе самозанятого; развитии системы обязательных профессиональных взносов за счет средств работодателей; совершенствовании накопительной пенсионной системы в части расширения инвестиционных возможностей для накопительных пенсионных фондов; актуализации баз данных вкладчиков НПФ посредством оптимизации индивидуальных пенсионных счетов вкладчиков. Проработка основных направлений по выравниванию конкурентных условий для казахстанских банков в отношении дополнительных преимуществ, возникающих у банков с иностранным участием при использовании гарантий родительских банков с высоким рейтингом. Также, расширение возможностей казахстанских банков на рынках других стран, включая Единое экономическое пространство, в том числе в части возможности предоставления бланковых займов дочерним казахстанским банкам при условии ограничения объема принимаемых рисков, и признания залогов, зарегистрированных за рубежом, с определенным дисконтом, отражающим риски неполной информации о таком обеспечении и правовые риски; внедрение новой концепции формирования провизий (резервов) банками, основанной на моделях реализованных (МСФО) и ожидаемых (динамические провизий) убытков. По результатам заседаний был создан ряд рабочих групп для выработки консолидированной позиции государственных органов и представителей финансового сектора. Участие в заседаниях СФС представителей заинтересованных государственных органов и финансового рынка позволяет обеспечить необходимые условия для принятия наиболее взвешенных решений по вопросам развития финансового сектора [73, с.69]. Основываясь на уроках нынешнего кризиса, укрепление системы регулирования и надзора за субъектами финансового сектора будет подкреплено внедрением макропруденциального подхода, предполагающего систему мероприятий, предпринимаемых в целях предотвращения системных рисков. Макропруденциальный подход должен стать важной предпосылкой и фактором укрепления существующей структуры регулирования и надзора, в которой основное внимание уделяется надежности отдельных институтов и рынков [22, с.8]. Итак, в рамках концепции развития в пост-кризисный период, регулятором установлены параметры формирования отечественными банками динамических провизий; определение мероприятий, необходимых для внедрения последних рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору (Базель III) в казахстанскую практику. По данному вопросу были сформированы рабочие группы с привлечением всех заинтересованных сторон и экспертов. В результате определены значения нормативов достаточности капитала, консервационного буфера, контрциклического буфера и буфера капитала для системообразующих банков. Также, сформирован график поэтапного и полного внедрения новых стандартов капитала; формирование подходов к обеспечению фондирования банков. 67

2.2 Казахстанская практика применения аналитических индикаторов в области обеспечения финансовой стабильности банковской системы Либерализации и глобализации финансовых рынков сделали финансовую систему более открытой, конкурирующей и риск-ориентированной. Кроме того, постоянно ускоряющийся темп финансовых инноваций затрудняет оценить и найти рисков. Появление довольно крупных финансовых организаций также означает, что существует проблема системных последствий их рисковой деятельности. Все эти факторы имеют тенденцию к размыванию границ между макро и микро пруденциального надзора. Хотя с другой стороны, противники макропруденциальных требований утверждают, что всякие барьеры пагубны и могут затормозить развитие экономических систем, ведь мир нуждается в системно-значимых финансовых посредниках в целях своевременного содействия бизнесу, развивающийся глобально, и таким образом, помочь целым географическим единицам развивать свою экономику. В связи, с чем отмечаются такие преимущества иностранных глобальных банков на локальном уровне как:  рост конкуренции на внутреннем рынке  расширение доступа к финансовым услугам,  повышения финансово-экономической деятельности заемщиков  повышение качества финансового посредничества  внедрение новых, более разнообразных продуктов, более широкое использование вверх на сегодняшний день технологии и ноу-хау  форсирование развития локальных норм финансового регулирования и надзора  повышение прозрачности Но споры и разделение на два фронта в данном отношении все равно уже бесполезны и не могут остановить новые веяния в регуляторном процессе, запустившиеся в целях предотвращения проблемы «моральной безответственности» значимых финансовых посредников перед обществом, которая создается как раз таки из-за глобализирующего фактора деятельности финансовых корпораций и их «империальных» возможностей. Со времени последнего кризиса был достигнут достаточно ясный консенсус среди центральных банков Большой двадцатки. Они договорились о необходимости усиления надзора за финансовым сектором специально для системно важных финансовых учреждений и большей координации национальной политики в целях обеспечения финансовой стабильности на международном уровне [78]. Одна из основных целей регуляторов по всему миру является обеспечение финансовой стабильности. Законодательно, Национальный банк Республики Казахстан кроме выполнения остальных задач, должен содействовать обеспечению стабильности финансовой системы [32, с.6]. Нацбанк предполагает усиление роли для обеспечения финансовой стабильности при осуществлении макропруденциального надзора путем разработки процедур для раннего обнаружения рисков, с помощью показателей финансовой 68

устойчивости, создание систем раннего предупреждения кризисов , а также оценки рисков финансовой системы и взаимозависимости реального и финансового секторов экономики. Шаг в сторону развития основ макропруденциального регулирования в докризисный период является разработка к концу 2004 года вновь созданным органом, АФН, «схемы оперативных действий по урегулированию системных рисков финансового рынка». В ходе разработки схемы для определения индикаторов стабильности финансовых рынков и составления комплекса мер финансового оздоровления были использованы рекомендации Международного валютного фонда, Всемирного банка, Банка международных расчетов, Международной ассоциации страхового надзора и Агентства США по международному развитию (USAID). Была также рассмотрена практика урегулирования финансовых кризисов, накопленная в странах, испытавших негативное влияние системных рисков [60, с.7]. Согласно данной схеме проводится диагностика финансовой системы. Соответствующее постановление АФН (№397 от 27.12.2004г.) устанавливает, что «схема ориентирована на выявление кризисных явлений и урегулированию системных рисков; она включает показатели стабильности по каждому из секторов финансового рынка (банковского, страхового, пенсионного и рынка ценных бумаг), а также комплекс оперативных (экстренных) мер, которые могут быть предприняты регулятором при нарастании системных рисков; при выявлении риска возникновения системного кризиса определяются его факторы» [60, с.7]. Постановлением также рассматриваются пути решения проблемы с применением оздоровительных мероприятий с участием частного сектора или государства [60, с.7]. В документациях АФН указывается, что наиболее эффективными в контексте ограничения системных рисков являются меры пруденциального надзора. Но, к сожалению, сегодня кроме годовых отчетов КФН и НБРК об использовании данной схемы и о существовании соответсвующего нормативно-правового акта больше ни в одном источнике не отмечается. Очевидно, норма не прижилась, что и предложения в ней. Но взамен появились другие. А подобные оценки в дальнейшем стали проводиться уже другим ведомством. Создание Управления финансовой стабильности в структуре Национального Банка РК в докризисное время (в 2006 году) еще один признак того, что регулятор желает развивать свою организационной структуру и кадровую и институциональную базы для дальнейшей работы в системе обеспечения финансовой стабильности страны. Образование нового аналитического подразделения в структуре Национального Банка РК было обусловлено тем, что задачи анализа финансовой стабильности требуют применения единого комплексного подхода. Сегодня управление вырос до уровня департамента (ДФС), в составе которого уже функционируют три управления. В рамках проведения макропруденциальной политики подразделением ведется работа по мониторингу индикаторов устойчивости финансовой системы, сценарному прогнозированию системных рисков, построением моделей распространения и перелива, системы раннего 69

оповещения кризисов, макроэкономических моделей прогнозирования и стресстестирования, анализ денежных потоков на основе макрофинансовых рисков и определение моделей общего равновесия финансовой стабильности. В качестве инструмента для количественной оценки риска воздействия и устойчивости финансовой системы в последние годы Национальным банком Республики Казахстан широко применяется стресс-тестирование. В проведении стресстестов Банком используется два различных (снизу вверх и сверху вниз) подхода стресс-тестирования, в зависимости от организационной и вычислительной функций. В задачи ДФС также входит работа по подготовке и публикации ежегодных отчетов по финансовой стабильности. С этой целью растущее количество центральных банков регулярно публикуют отчеты по финансовой стабильности, где детально анализируются все аспекты развития финансовых отношений. При этом зачастую данные банки не наделены функциями по надзору за финансовым сектором. Это объясняется различиями в подходах к выполнению функций по обеспечению финансовой стабильности между органом финансового надзора и центрального банка, а также важности сохранения финансовой стабильности для достижения целей и реализации основных задач ДКП. В частности, органы финансового надзора отвечают за финансовую устойчивость, прежде всего, с точки зрения устойчивости каждого отдельного финансового института и его роли для стабильности финансовой системы в целом, тогда как Центральный Банк особое внимание должен уделять рискам, свойственным финансовой системе в целом. По результатам 2008 года, специальные исследования были посвящены анализу финансовой стабильности банковской системы на базе АИФУ и на основе метода z-score, качественные параметры кредитного рынка в условиях финансовых потрясений и анализ регуляторного воздействия на финансовую стабильность страны. В остальное время, кроме основных результатов оценки макро и микроэкономических рисков, в отчетах публикуется информация об индикаторах финансовой устойчивости страны. В 2008 году в целях анализа финансовой устойчивости банковской системы Казахстана был разработан агрегированный индекс финансовой устойчивости банковского сектора (АИФУ). Усовершенствованию методологии расчета индекса помогло участие сотрудников УФС и Мюнхенского института экономических исследований IFO [52]. Мы приводим оценку сильных и слабых сторон, возможностей и угроз (SWOT) в практике применения АИФУ как индикатора оценки финансовой стабильности банковской системы РК (таблица 3). В АИФУ входят группы коэффициентов капитала, качества активов, кредитного, рыночного рисков, доходности и ликвидности [53]. Каждому показателю присваивается пороговое значение, пределы которого свидетельствует о наличии тех или иных рисков, что потребует от регулятора принятия необходимых мер в целях их устранения [53, с.108]. Каждому индикатору присваиваются баллы и удельные веса в коридоре от 1 до 4 и от 1 до 2, соответственно (приложение Д) [53, с.108]. Обобщающий результат по 70

каждой группе индикаторов определяется как средневзвешенное значение показателей, входящих в группу [53, с.109]. Агрегированный индекс финансовой устойчивости рассчитывается как средняя арифметическая величина значений групп индикаторов [53, с.109].

Рисунок 3 - Карта оценки рисков банковской системы РК по состоянию на 01.01.2013г. Примечание – Источник: [51]

Оценка устойчивости банковского сектора: при значении агрегированного индекса от 1 до 1,5 – стабильно; от 1,5 до 2 – нормально (с умеренным уровнем риска); от 2 до 2,5 – удовлетворительно (с тенденцией к повышению рисков); от 2,5 до 3 - удовлетворительно (с чрезмерно высоким уровнем рисков); от 3 до 3,5 – нестабильно; свыше 3,5 – критически [53, с.110]. На основе оценки шести групп рисков (субиндексов) выводится карта рисков по финансовой устойчиовсти банков в виде шестиугольной лепестковой диаграммы (рисунок 3). К 2009 году агрегированный индекс приобрел значение 2,73 (удовлетворительно, с чрезмерно высоким уровнем рисков) [48, с.12]. Причниой тому являлось низкое качество активов, что в свою очередь ухудшает показатели капитала. До сегодняшнего дня такая тенденция сохраняется. Так, к началу 2013 года три из шести субиндексов показали неблагоприятную картину: индекс качества ссудного портфеля, индекс кредитного риска, и индекс эффективности деятельности находятся на уровне от 3,5 до 4,0. Уровень кредитного риска – высокая, и эффективность управления – довольно низкая, по причине снижения качества активов БВУ. Можно сделать выводы о том, что качество активов банков для банковской системы страны является уязвимым фактором.

Таблица 3 - Применение АИФУ как индикатора финансовой устойчивости банковской системы: SWOT анализ Сильные стороны Периодический отчет по результатам оценки Мониторинг финансового состояния банковской системы Представление в виле лепестковой диаграммы является удобным методом для наглядного представления уровней рисков, входящих в АИФУ

Возможности Рекомендуется ввести макроэкономические показатели для выявления рисков макро-уровня и таким образом улучшения качества оценки. Набор макроэкономических параметров обсуждается в данном разделе диссертационной работы. Рекомендуется использовать эконометрический аппарат, чтобы регулятор смог объективно оценивать слабые стороны банковской системы, при котором у последнего будет вероятностная оценка по выявленным результатам Примечание – Составлено автором

Слабые стороны Мониторинг факторов ведется только на микро урвоне Отсутвует системный подход Отсутствие статистической (вероятностной) основы в процессе оценки В ходе расчет не применяется эконометрический аппарат Результаты не сильно достоверные Не учитывает все факторы уязвимости Оценка - статична Угрозы Не в состоянии выявить риски макропруденциального характера: а именно, системные риски, присущие банковской системе Из-за отсутствия статистического анализа, не в состоянии выявить и дать прогноз по изменению факторов уязвимости Из-за статичности, не в состоянии учитывать ретроспективные причины появления тех или иных рисков.

Посткризисные меры государства по стабилизации экономики явились (девальвация и кредитная экспансия) самой значимой причиной ухудшения состояния заемщиков и, следовательно, увеличению объема неработающих займов в банках, уровень которых общий объем провизий не покрывает в последние годы. На официальном сайте Комитета по финансовому надзору НБРК ежеквартально публикуется обзор АИФУ по банковской системе РК, где кроме карты рисков приводятся динамика ежемесячных показателей индекса (коэффициентов), динамика шести групп субиндексов, их относительные изменения по отношению к предыдущему периоду и аннотации к произошедшим изменениям. В период реструктуризации обязательств банков БТА, Темір и Альянс, карта рисков стала оцениваться как для всей системы, так и без учета данных по названным банкам. 72

Разработка данного индекса финансовой устойчивости банковской системы является не единственным результатом совместной деятельности сотрудников УФС и Мюнхенского института экономических исследований IFO. В исследования уровня устойчивости БВУ Казахстана была применена методика z-score [51, c.75]. Основываясь на эконометрическом анализе, методика определяет, какие риски угрожают устойчивости финансовой системы страны. Все данные по z-индексу и банковским показателям были рассчитаны на квартальной основе для каждого банка второго уровня индивидуально за период с 1-квартала 2004 года по 3-квартал 2008 года по данным АФН. В рамках данного анализа были отобраны данные по 25 БВУ. Согласно полученным результатам, наиболее существенными рисками, которым подвержены банковский сектор РК, являются кредитный риск и риск ликвидности. Как отмечаются в отчете о финансовой стабильности РК за 2008 год, данный анализ является первой попыткой определить влияние отдельных видов факторов рисков, влияющих на стабильность банковской системы. В отличие от ежеквартальной публикации результатов оценки по АИФУ, в последующих отчетах о финансовой стабильности (либо годовых отчетах НБРК и КФН) не замечалось публикация результатов исследования финансовой стабильности банковской системы с помощью метода z-score. Таким же единичным случаем является публикация результатов исследования эффективности регуляторной политики, подготовленные в рамках совместного проекта НБРК и г-ном М. Уотсоном (компания “John Howell & Co, ltd”). Публикация отражает взгляд внешнего эксперта, который оценил работу регуляторов РК, проведенную в период первого десятилетия 21века. В целом М. Уотсон положительно оценивает эффективность регуляторной политики РК, а также рекомендует Нацбанку использовать методологию RIA в ходе оценки эффективности регуляторной политики, обеспечивающей финансовую стабильность рынков. Другие методы макропруденциального анализа в Казахстане определены на нормативно-правовом уровне. Так, постановлением правления Национального банка от 24 августа 2012 года определены правила отнесения финансовых организаций к числу системообразующих. Согласно данному документу, «системообразующий банк – это банк второго уровня, стабильное функционирование которого влияет на непрерывность и бесперебойность функционирования финансовой системы страны в целом или отдельных ее сегментов» [79]. Для отнесения банка второго уровня к числу системообразующих банков используются следующие критерии [79, с.7]: 1) доля активов банка второго уровня в совокупных активах банков второго уровня; 2) доля ссудного портфеля банка второго уровня в совокупном ссудном портфеле банков второго уровня;

3) доля вкладов физических лиц, размещенных в банке второго уровня, в совокупном объеме вкладов физических лиц, размещенных в банках второго уровня; 4) доля вкладов юридических лиц, размещенных в банке второго уровня, в совокупном объеме вкладов юридических лиц, размещенных в банках второго уровня; 5) доля общей суммы платежей банка второго уровня, проведенных через межбанковскую систему переводов денег и клиринговую систему Республиканского государственного предприятия на праве хозяйственного ведения «Казахстанский центр межбанковских расчетов Национального Банка Республики Казахстан», в совокупном объеме платежей банков второго уровня, проведенных через платежные системы. Расчет критериев, осуществляется по состоянию на первое число месяца. Банк второго уровня признается системообразующим банком в случае, если средние значения любых четырех критериев из пяти критериев, указанных в пункте 4 Правил, превышают десять процентов. Период расчета среднего значения включает шесть последовательных месяцев, предшествующих дате расчета. Расчет среднего значения критерия, указанного в пункте 4 Правил, осуществляется по следующей формуле:  А1  А А А А А  100%  2 100%  3 100%  4 100%  5 100%  6 100%  СА СА2 СА3 СА4 СА5 СА6  Аср   1 6

(6)

где А1..., А6 – активы (ссудный портфель, вклады физических лиц, вклады юридических лиц банка второго уровня) по состоянию на первое число определенного месяца, включаемого в период расчета, либо сумма платежей, проведенных банком второго уровня через платежные системы за определенный месяц, включаемый в период расчета; СА1...,СА6 – совокупный размер активов (ссудного портфеля, вкладов физических лиц, вкладов юридических лиц банков второго уровня) по состоянию на первое число определенного месяца, включаемого в период расчета, либо суммы платежей, проведенных банками второго уровня через платежные системы за определенный месяц, включаемый в период расчета. На основе информации, содержащаяся в отчетностях банка, размещенных на вэб-сайте Нацбанка РК, на основе представленной выше формулы нами были определены перечни системообразующих банков РК и динамика изменения уровня их значимости за (доступный) период с 1 апреля 2007 года по 1 января 2013 года. Так, по результатам оценки нами были выявлены следующие системообразующие банки: Казкоммерцбанк, БТА, Альянс банк, АТФ банк, Халык банк и Банк Центркредит (таблица 5). 74

Рисунок 6 - Системообразующие банки РК по размеру кредитного портфеля в период с 01.09.2007 г. по 01.01.2013 г. Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Таблица 4 – Системообразующие банки РК по резмеру кредитного портфеля Наименование Максимум Минимум Среднее Значение БВУ КАЗКОМ 29,14% 21,75% 25,21% БТА 25,84% 3,65% 14,08% Альянс 10,58% 2,61% 5,46% АТФ 12,37% 8,26% 10,36% ХАЛЫК 16,52% 10,13% 14,33% БЦК 10,57% 7,14% 9,05% Примечание – Составлено автором на основе данных НБРК Казкоммерцбанк является постоянным системно-значимым банком РК за весь анализируемый период, занимая почти одну третью долю всей системы по размеру кредитного портфеля (таблица 4). Банк не находился ниже пределов системной значимости (рисунок 6). Также Халыкбанк не сдавал свои позиции, находясь в области системной значимости за весь анализируемый период. Названные банки поддерживают устойчивую тенденцию развития, что нельзя сказать о следующих банках. 75

Рисунок 7 - Системообразующие банки РК по резмеру депозитного портфеля в период с 01.09.2007 г. по 01.01.2013 г. Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Таблица 5 – Системообразующие банки РК по резмеру депозитного портфеля Наименование БВУ Максимум Минимум Среднее Значение Казкоммерцбанк 29% 16% 22% ХАЛЫК банк 21% 12% 18% БЦК 12% 7% 9% БТА банк 23% 08% 15% Примечание – Составлено автором на основе данных НБРК Так, в посткризисный период БТА и Альянс не смогли удержать свой уровень системной значимости, резко снизившие свои уровни с самых максимальных значений (26% и 11% соответственно) до самых нижайших уровней (4% и 3% соответственно), по сравнению с другими банками из списка. Основательно потерял свою значимость Альянсбанк во время кризиса и продолжил снижающуюся тенденцию после кризиса. БТА попытался восстановить звание значимого в 2011 году, но к началу 2012 года начал повторять тенденцию Альянс банка. Варьируя на пороговом уровне системной значимости (между 8,26% и 12,37%; между 7,14% и 10.57% соответственно), список значимых банков дополняют АТФ и БЦК. По размеру депозитного портфеля были получены следующие результаты. Статус системообразующего банка принадлежит четырем банкам: 76

Казкоммерцбанк, БТА банк, Халык банк и Банк Центркредит (рисунок 7, таблица 4). В области системной значимости также как и в предыдущем случае находятся Халык банк и Казкоммерцбанк, варьируя между отметками 21% 12% и 29%-16% соответственно. Банк Центркредит находился в данной области (на уровне 12%) всего около двух лет, в течение 2010 и 2011г.г., после чего ослабил свою таковую позицию (до отметки 7%). До 2011 года БТА банк показывал внушающие уровни системной значимости, после чего стал сдаваться, опустившись до отметки 8%. В целом можно анализировать если норма требовало бы наибольших пороговых уровней, скажем 25% или 30%, то единственным системообразующим банком являлся бы только Казкоммерцбанк. В норме же не приводятся обоснования выбору именно 10%ного уровня значимости. Единственное предположение, причиной такого выбора является иметь пристальное наблюдение за другими банками из приведенного нами выше списка (таблица 3). Даже если эти банки не столь велики по размерам кредитного и депозитного портфелей как Казкоммерцбанк, они являются важными объектами надзора и контроля. Такие методы определения системной значимости, даже если использует нормативноаналитическую основу, все же субъективны в (безосновательном) выборе пороговых значений системной значимости, что может вызвать дилемму между объектами и субъектами финансового регулирования. Поэтому последнему необходимо использовать другие, наиболее объективные методы. Один из таких методов представляется нами в следующих параграфах. 2.3 Эконометрический анализ факторов системной уязвимости банковской системы Республики Казахстан Выявление системных рисков это задача макропруденциального надзора. Для разработки государственной политики, которая может эффективно проводить диагностику и предотвращать факторы, создающие системный сбой, регуляторам и ученым необходимо понимать возможные причины, как индивидуальных неудач, так и системных рисков. Лаврушин О.И. в данном случае четко заметил, что кризисы не возникают из ничего, они постепенно вызревают в экономике в целом, в том числе … в банковской системе [11, с.70]. На сегодняшний день существуют разнообразные подходы эмпирического исследования причин и последствий банковской несостоятельности. Системный риск может возникнуть в результате совокупного негативного шока, затрагивающего всех участников системы. Воздействие может быть из-за макроэкономических факторов: объем производства, безработица, инфляция, или общее воздействие колебаний процентных ставок, валютных курсов, изменение цен на рынке и т. д. Ускоренный темп торговли кредитными продуктами затрудняет процесс мониторинга качества кредитного портфеля банков регулирующими органами. Другим источником системного риска является «риск заражения» финансовых проблем в системе (эффект домино). Падение одного финансового учреждения может распространиться в виде домино по всей финансовой системе. В работе Бец А.Ю. (2006) говорится, что 77

«факторы устойчивости банковской системы и коммерческих банков во многом совпадают» [80]. Миркин Я.М. отмечает, что фактором системного риска заключается в чрезмерной концентрации рисков [81]. Идея Лаврушина О.И. в данном случае солидарна с мыслью Бец А.Ю., который относит к макропруденциальным показателям деятельности банковской системы следующие показатели: достаточность капитала, показатели кредитного риска, ликвидности, рыночного риска и финансовый результат банков за отчетный период. Нетрудно заметить, что концепции авторов напоминает широкоизвестный рейтинговый подход оценки банковских рисков «CAMELS» (аббревиатура от первых букв проверяемых компонент: Capital, Asset quality, Management, Earnings, Liquidity, Sensitivity to risk). Для определения уровня рисков и финансового состояния банков центральными банками и органами финансового надзора широко используется система рейтинговой оценки CAMELS, которая проводится один раз в год. Система была разработана в США в 1979 году. На основе данной рейтинговой системы казахстанские регуляторы также проводят оценку деятельности банков. После расчета баллов по каждому критерию, результаты суммируются. Выводится общий балл по CAMELS рэйтинг для банка. Суммарный балл может варьироваться от 6 до 30 баллов. Высокий балл свидетельствует об ухудшении финансового состояния банка. Все же подход не предполагает системную оценку по всему банковскому сектору, а индивидуальную оценку о финансовом состоянии банка в определенный отрезок времени; подход статичен и не может представить динамические результаты по проведению прогностического анализа изменения финансовой ситуации банковской системы в целом. Поэтому выявление причин уязвимости банковской системы и подверженности к дефолту являются постоянными вызовами перед учеными для проведения тщетного анализа в данной области знаний. В целях выявления проблемных банков регуляторными органами используется немало методов, схожих с CAMEL, многие из которых включают ряд других показателей, например, процентные ставки по депозитам, распространение между кредитными и депозитными ставками, темпы роста кредита, и темпы роста межбанковского кредитования. Но такой подход лучше подходит для выявления только слабых банков внутри системы, и не пригодны для выявления причин системных дисбалансов [42, p.5]. Нам же остается выяснить причины системной несостоятельности банковской системы эмпирическим образом.Система раннего предупреждения (EWS) позволяет обнаруживать потенциальные слабые места банков на ранней стадии. Эти статистические модели в основном используют показатели финансового отчета, иногда в сочетании с макроэкономическими переменными. Именно по этой причине модели EWS широко были использованы для обеспечения эффективного анализа пределы участка [82]. Многие ученые исследовали предсказуемость банковской уязвимости, используя общедоступные данные. Большинство исследователей использовали линейную форму множественного дискриминантного анализа (LMDA). 78

Дискриминантный анализ – раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы»). В исследовании вероятности дефолта банков также используется бинарные модели (логит и пробит). Эта вероятность определяется с помощью нелинейной регрессии набора независимых переменных. Эти две модели очень похожи по форме и обе основаны на методе оценки максимального правдоподобия. Логистическая функция является более предпочтительным, так как проста в интерпретации результатов. Такие модели полезны тем, что служат своеобразной мерой раннего реагирования к предшествующей кризисной ситуации в дополнение к тем, что применяются в постоянной деятельности центральных банков и органов финансового надзора. Исследования банкротства банков важны, поскольку понимание факторов, связанных с неустойчивостью банка позволяет регулирующим органам более эффективно регулировать и контролировать деятельность банков. Чем раньше аналитики смогут обнаружить проблемы неустойчивости банков, тем раньше регулирующие органы смогут принять меры по предотвращению системных рисков, а также минимизировать государственные затраты по спасению системообразующих банков. Наиболее часто используемыми статистическими методами, используемых в моделировании банковских деволтов, являются логистические модели (Ohlson, 1980; Rose и Kolari, 1985; Pantolone и Platt, 1987). Одним из методов изучения причин возникновения банковских кризисов является многомерная логистическая модель, что была применена в трудах таких авторов, как Martin (1977), Ohlson (1980), Westgaard, Van der Wijst (2001), Demirguc-Kunt, Detragiache (1998, 2005, 2011), Пересецкий А.А. (2013) и Карминский А.М. (2013). Пионером такого исследования является совместная работа Demirguc-Kunt и Detragiache, которые проводили исследования на основе данных только развитых стран. Они не включали в свое исследование данные по развивающимся рынкам. Этот пробел сегодня в экономической науке СНГ дополняется, поскольку Пересецкий А.А. (д.э.н.) и Карминский А.М. (д.э.н.) вносят свой вклад в развитие данного направления финансовой науки, исследуя российскую специфику несостоятельности банковской системы. Так, в экономической науке, наиболее часто используемым эконометрическим методом эмпирической оценки несостоятельности (нестабильности) предприятия или финансового института является бинарные нелинейные модели, где зависимая переменная принимает бинарные (дихотомические, двоичные) величины (ноль и единица, успех и провал, рентабельность и несостоятельность и т.д.). Чтобы определить и оценить факторы несостоятельности банковской системы РК, цель представляемого эмпирического исследования состоит в выявлении причин роста числа нестабильных банков в системе. Для спецификации нашей эмпирической модели нами были использованы 79

доступные микроэкономические и макроэкономические показатели. В анализе микроэкономических показателей банковской системы были использованы данные ежемесячных отчетов об остатках на балансе и внебалансовых счетах банков. С помощью данного отчета можно проанализировать достаточно широкое разнообразие финансовых показателей, помогающие оценить уровень стабильности банков. В микроэкономические показатели были также включены средневзвешенная ставка межбанковских депозитов, ставки вознаграждения по депозитам от физических и юридических лиц, ставки вознаграждения по депозитам, процентные ставки по кредитам; выданные межбанковские кредиты и размещенные межбанковские депозиты; коэффициенты рентабельности капитала и рентабельности активов. Показатели по ставкам важны тем, что разницы между самыми высокими и самыми низкими ставками по межбанковскому заимствованию могут свидетельствовать об уровне уязвимости банковской системы [11, с.69]. Данные включают финансовые показатели 38 казахстанских банков, в период с 1 апреля 2007 года по 1 января 2013 года (в силу доступности данных), всего 70 периодов (месяцев) наблюдения. Единица измерения по всем показателям равна одной тысяче казахских тенге. Данные, измеряемые в долларах США и евро, также были унифицированы по соответствующему курсу в казахские тенге. Общее количество показателей первичной выборки равно 45 (таблица 6). Таблица 6 – Описательная статистика первичной выборки Показатель 1 AKTIVY_NACFONDA__GROWTH AKTIVY_V_SKV__GROWTH AVRG__INTERBANK_DEPOS_KZT AVRG__INTERBANK_DEPOS_USD AVRG__INTERBANK_DEPOS_ EUR AVRG_INTERBANK_LOAN_R_KZT AVRG_INTERBANK_LOAN_R_USD AVRG_INTERBANK_LOAN_R_EUR AVRG_ZOLOTO BANKS_WITH_NEGATIVE_PRUD BCA_NGDPD CHISTYE_MEZHDUNARODNYE_R DEPOSIT_RATES_TO_INDIVID DEPOSIT_RATES_TO_LEGAL_E EQUITY_TO_TA GGR_NGDP GGSB_NPGDP GGXCNL_NGDP GGXONLB_NGDP

Среднее значение 2 2.866429 5.490286 1.253286 1.602143 2.855714 6.986000 3.678286 6.055000 4.39E+08 0.073554 4.445757 5.015857 6.798571 3.848571 0.088166 26.20641 2.802357 3.227586 3.098614

Максимум

Минимум

3 20.17000 15.82000 5.510000 4.230000 10.19000 13.87000 13.52000 8.500000 9.99E+08 0.270270 8.068000 15.34000 8.900000 6.600000 0.144022 29.31600 5.196000 5.952000 5.847000

4 0.400000 0.070000 0.090000 0.020000 0.570000 0.030000 0.000000 0.140000 10017194 0.000000 0.941000 0.200000 1.300000 2.000000 0.010193 22.14200 0.074000 1.211000 1.417000

Станд. Отклон. 5 2.723771 3.898873 1.746839 1.592196 2.667927 2.767757 3.669413 2.491458 3.19E+08 0.048706 2.195073 3.630370 1.191089 1.379324 0.035252 2.459750 1.875954 2.005420 1.688012

Продолжение таблицы 6 1

2 3 GGXWDN_NGDP 13.04083 19.40100 LOAN_RATES_TO_INDIVIDUAL 19.80571 22.70000 LOAN_RATES_TO_LEGAL_ENTI 13.58571 16.70000 LOAN_TO_GDP 1351019. 1752962. M0__GROWTH 3.367143 16.80000 M1__GROWTH 4.185714 12.70000 M2__GROWTH 2.962857 10.50000 M3__GROWTH 2.465714 13.60000 NGDP_RPCH 5.316586 8.900000 NGSD_NGDP 28.47487 31.65600 NID_NGDP 27.32723 36.11500 PCPI 221.5110 275.2540 PCPIEPCH 8.813643 18.75100 PRICE_INDEX_GROWTH 100.7400 104.4000 PROVISIONS_TO_GDP 2.66E+08 7.14E+09 PROVISIONS_TO_LOANS 0.199918 1.001415 ROA 0.199217 1.224347 ROE 3.002904 14.40950 SECURITIES_TO_GDP 4.77E+08 9.99E+08 TA_TO_GDP 2201199. 3153870. TOTAL_EQUITY_TO_GPD 1.52E+08 9.99E+08 TOTAL_INCOME_TO_GDP 6.14E+09 4.23E+11 TX_RPCH 20.20681 26.98300 TXG_RPCH 20.38080 28.22500 ZOLOTO__GROWTH 4.640571 20.65000 ZRV_STRANY__GROWTH 5.015714 14.94000 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

4 10.24300 16.70000 10.30000 1.22E-06 0.000000 0.100000 0.200000 0.000000 1.203000 26.92500 22.98700 168.8450 5.984000 100.0000 0.000000 0.000000 1.84E-05 0.000223 10002600 1.93E-06 10137632 1.07E-06 2.437000 2.049000 0.300000 0.230000

5 2.148938 1.336975 1.911240 390193.3 3.089520 2.649763 2.157775 2.252399 2.584090 1.692388 4.238415 29.53339 4.026731 0.642549 8.70E+08 0.231380 0.186855 2.875202 3.85E+08 901824.3 3.13E+08 5.06E+10 6.454571 7.858975 3.648102 3.533489

На стабильность банковской системы, непременно, влияют уровень развития экономики страны и состояние государственных финансов [11, с.68]. Такие показатели помогают оценить уровень рисков от внешних заимствований и требований, степень интегрированности и зависимости банков от внешнего заимствования. Поэтому в данном исследовании используются показатели макроэкономической конъюнктуры: ВВП в текущих и реальных ценах, паритет покупательской способности, численность населения, ВВП на душу населения в текущих и реальных ценах, индекс цен; совокупный государственный доход, совокупный государственный расход, государственное кредитование, чистый государственный долг, валовой государственный долг, валовой внутренний продукт в текущих ценах и баланс по текущим операциям. Представленные макроэкономические показатели помогают в анализе извлечь дополнительные коэффициенты, оценивающие состояние банковской системы, например: отношение активов (пассивов) банковской системы к ВВП, отношение совокупной прибыли банковской системы к ВВП, отношение капитала банковской системы к ВВП, доля выданных банками кредитов к ВВП 81

и к совокупной сумме активов и т.д. [11, с.48-49]. Такие коэффициенты помогают оценить темпы роста финансовых показателей по отношению к темпу роста экономики страны в целом (оценить уровень «перегрева»).Стабильное состояние банковской системы также может определять ее монетарная среда. Ведь известно, что банки возникли только тогда, когда возникли деньги [82]. Также известно, что если деньги в метафоре сравнены с кровью, то банковская система – с кровеносной системой; стало быть, существование одного без другого невозможно. Лаврушин О.И. отмечает, что расстроенное состояние денежного рынка, вместе с девальвацией и инфляцией негативно воздействуют на стабильность макроэкономической конъюнктуры, и впоследствии на стабильность банковской системы. Таким образом, посчитали нужным включить в анализ такие показатели, как денежные агрегаты, чистые внешние активы; чистые международные резервы; валовые международные активы; внешние обязательства, активы Национального фонда; чистые внутренние активы; чистые требования к правительству; средства Национального фонда; требования к банкам; требования к небанковским финансовым организациям; требования к остальной экономике; денежная база; резервные деньги; наличные деньги вне НБРК; депозиты банков в НБРК; переводимые депозиты небанковских финансовых организаций; текущие счета государственных и негосударственных нефинансовых организаций. А также реальный эффективный обменный курс (REER); реальный эффективный обменный курс без учета торговли нефтью (REER); объем биржевых торгов на KASE; структура номинированных в национальной валюте государственных ценных бумаг в обращении, сумма средств, выделенных на стабилизацию посткризисного финансового состояния БВУ. Вся перечисленная статистика является общедоступной, и была собрана с баз данных НБРК, МВФ и Статистического агентства РК. Модели логистической регрессии используется для того, чтобы проверить признаки и значение параметров переменных в модели, будет ли или не финансовые показатели являются наиболее значимыми факторами в объяснении банкротства банка [84]. Естественно, на стабильность банков факторы (оддельно или во взамиодействии друг с другом) могут оказывать как положительное, так и отрицательное влияние. Построение бинарных моделей также дает возможность прогнозировать зависимую переменную по выбранному набору объясняющих факторов. А значит, получив модель, у нас появляется возможность сделать прогноз о будущем состоянии стабильности банковской системы РК. Для спецификации двух противоположных результатов, стабильности и уязвимости банков, выступает необходимость внедрение двух таких исходов в единую задачу в целях объяснения происхождения банковского дефолта (кризиса, несостоятельности) с единым набором детерминирующих факторов. Для построения функциональной зависимости между переменными, используем нелинейную бинарную модель следующего вида: 82

P (y1=1|X) = F (α+βx1+…+βxn),

(7)

где F имеет вид: F (α+βx1+…+βxn) =

1 1  exp( + x1+…+ x n )

Введем следующие обозначения: Y – бинарная (дихотомическая) зависимая переменная, Вектор Х – набор факторов (объясняющих переменных). Зависимая переменная (y) принимает исходное значение 1 в случае несостоятельности банка и принимает нулевое значение в обратном случае. Вероятность того, что несостоятельность будет происходить в определенное время (t) является P (y1=1|X), а функция (F) вектора X – функция независимых (объясняющих) переменных. Вектор Х имеет вид: Xn (t) = (x1, …, xn), где n – количество объясняющих переменных (х).

Рисунок 8 - Удельный вес банков в системе, которые не смогли выполнить пруденциальные нормативы в период с 01.04.2007г. По 01.01.2013г. Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

В нашем исследовании дихотомический фактор определяется 10%-ным уровнем системной стабильности банковской системы. Конечно выбор зависимой переменной в схожих исследованиях носит субъективный характер, 83

что в большинстве случаев зависит от количества наблюдений дихотомической переменной. То есть примерное количество случаев дефолта должно иметь приблизительное равновесие с количеством стабильных случаев, иначе модель может оказаться незначимым и бесполезным. Олдрих и Нельсон (1984) рекомендуют, для получения объективного результата в логит и пробит моделях выборка должна содержать не менее 50 наблюдений. Ведь уровнем уязвимости системы можно было выбрать и 20%-ный показатель веса уязвимых банков в системе, как это рекомендовано Лаврушиным О.И., но в нашей выборке такой показатель присутствует лишь один раз, когда уровень равен 27% (рисунок 8). Данное положение ухудшает равность дихотомического признака наблюдаемой зависимой переменной, что повлечет к незначимости модели. Поэтому наш выбор пал на представленной кодировке (10%) дихотомической зависимой переменной. Итак, дихотомический предиктор в нашем случае кодируется следующим образом: Y=

inadqt banks weight < 0.1  1,0, ifif inadqt banks weight  0.1

(8)

где inadqt banks weight – это удельный вес банков в системе, которые не смогли выполнить пруденциальные нормативы в течении анализируемых периодов. В 30% случаях происходило ухудшение стабильности банковской системы по данному критерию (23 периодов из 69) (рисунок 8). В определении детерминантов для прогнозирования банкротства банков проблема мультиколлинеарности данных может привести к неточным исходам модели и величинам оценок параметров. Из-за проблемы мультиколлинеарности, высоко-коррелированные финансовые показатели в ходе эмпирического анализа были удалены. Для определения стационарности исходных временных рядов необходимо проанализировать ряды на наличие единичного корня (Unit Root) с помощью расширенного теста Дикки-Фуллера (Augmented Dickey-Fuller Test). При нуль гипотезе H0 считается, что b = 0, то есть процесс имеет единичный корень (ряд нестационарный). В противном случае, если нуль гипотеза не подтверждается достаточным значением t-статистики, то считается, что ряд стационарный. Таблица теста содержит три критических значения t-статистики Стьюдента с уровнями значимости в 1%, 5% и 10%. Критические значения таблицы ДиккиФуллера обозначаются как τ critical. Эти значения показывают силу принятия или отклонения нуль-гипотезы. После анализа временных рядов на стационарность нестационарные ряды были преобразованы на стационарные путем получения разностей первого порядка. Определения конечных детерминантов представлены в таблице 7. Все 84

предсказания в моделях бинарного выбора включают в себя комплекс компромиссов. Таблица 7 – Подбор эконометрической модели

конечных

детерминантов

для

построения

Обозначение независимой переменной Обозначение Характеристика независимой в ходе построения модели в итоговой переменной формуле D(AVRG__INTERBANK_DEPOSIT_) X1 Разница первого порядка средневзвешенной ставки межбанковских депозитов в тенге D(DEPOSIT_RATES_TO_INDIVID) X2 Разница первого порядка ставки вознаграждения по депозитам от физических лиц в тенге D(DEPOSIT_RATES_TO_LEGAL_E) X3 Разница первого порядка ставки вознаграждения по депозитам, выданным юридическим лицам в тенге D(EQUITY_TO_TA) X4 Разница первого порядка отношения суммы собственного капитала бву к сумме активов бву D(LOAN_RATES_TO_INDIVIDUAL) X5 Разница первого порядка ставки вознаграждения по кредитам, выданных физическим лицам в тенге LOAN_TO_GDP X6 Отношение суммы всех выданных кредитов банками к ВВП D(M3__GROWTH) X7 Разница первого порядка темпа роста денежного агрегата М3 D(PROVISIONS_TO_GDP) X8 Разница первого порядка отношения суммы созданных провизий против потерь от обесцененеия активов и условных обязательств в бву к ВВП D(PROVISIONS_TO_LOANS) X9 Разница первого порядка отношения суммы созданных провизий против потерь от обесцененеия активов и условных обязательств в бву к сумме всех выданных кредитов банками TA_TO_GDP X10 Отношение суммы всех активов бву к ВВП LOG(TOTAL_EQUITY_TO_GPD) X11 Логарифм отношения суммы собственного капитала бву к ВВП Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК и МВФ

Это означает, что точность моделей может быть измерена двумя широкими видами неправильной классификации: ошибки 1-типа и 2-типа (Джагтиани, Колари, Лемье и Шин, 2002). Визуально это можно было увидеть в таблице 3. Ошибка 1-типа происходит, когда модель не может определить проблемные банки, и возникает ошибка 2-типа, когда здоровый банк ложно определяется как уязвимый. 85

Для того чтобы измерить предсказательную силу модели, мы установили меру отсека P-value двух исходов (С) на уровне 0,5 (таблица 8). Данная граница является мерой сравнения результатов. Банки, принявшие значения P-value, равных или ниже 0,5 будут подразделяться в группу уязвимых (Group “Dep=0”), банки принявшие значения P-value, превосходящие 0,5, будут классифицированы в группу стабильных (Group “Dep=1”). Таблица 8 – Таблица силы предсказания и ошибок 1-типа и 2-типа Success cutoff: C = 0.5 Dep=0 39 7 46 39 84.78

P(Dep=1)<=C P(Dep=1)>C Total Correct % Correct Примечание - Составлено автором

Dep=1 9 14 23 14 60.87

Total 48 21 69 53 76.81

Таблица 9 – Вывод результатов регрессии Variable Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 C McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. -1.541699 0.561634 -2.745024 0.0061 0.510995 0.270489 1.889155 0.0589 -1.361265 0.809577 -1.681451 0.0927 45.69819 18.33793 2.492003 0.0127 -0.699426 0.481360 -1.453021 0.1462 -1.69E-06 9.65E-07 -1.749914 0.0801 -0.232795 0.115757 -2.011074 0.0443 3.06E-09 2.35E-09 1.303932 0.1923 -3.091882 2.673779 -1.156372 0.2475 -1.14E-06 4.32E-07 -2.647209 0.0081 0.381084 0.312813 1.218249 0.2231 -3.217215 5.515951 -0.583257 0.5597 0.316267 Mean dependent var 0.333333 0.474858 S.E. of regression 0.420027 1.218237 Sum squared resid 10.05611 1.606777 Log likelihood -30.02918 1.372384 Deviance 60.05837 87.83896 Restr. log likelihood -43.91948 27.78059 Avg. log likelihood -0.435206 0.003497 46 Total obs 69 23 86

Примечание - Составлено автором Результаты нашей модели показывают, что логит-модель правильно классифицирует 14 событий из 23 как нестабильные, и 39 из 46 – как стабильные. Модель ошибочно классифицирует 7 стабильных ситуаций из 46 как нестабильные (ошибка 1-типа), и 9 из 23 «здоровых» случаев – как кризисные ситуации (ошибка 2-типа). Общий коэффициент правильной классификации оценен в 71,11% с уровнем спецификации в 78,33% (Group “Dep=1”) и с уровнем чувствительности в 56,66% (Group “Dep=0”) (таблица 8). Данные уровни показывают качество классификации. Результаты показывают, что наша логистическая регрессионная модель способна классифицировать динамику развития деятельности банковской системы на стабильное и нестабильное с показателем точности в 76,81%. Таблица 10 – Влияние факторов на нестабильность банковской системы РК Обозначение независимой построения модели

переменной

ходеОбозначение в Знак итоговой формуле коэффициента модели X1 X2 + X3 X4 + X5 X6 X7 X8 + X9 X10 X11 + С +

D(AVRG__INTERBANK_DEPOSIT_) D(DEPOSIT_RATES_TO_INDIVID) D(DEPOSIT_RATES_TO_LEGAL_E) D(EQUITY_TO_TA) D(LOAN_RATES_TO_INDIVIDUAL) LOAN_TO_GDP D(M3__GROWTH) D(PROVISIONS_TO_GDP) D(PROVISIONS_TO_LOANS) TA_TO_GDP LOG(TOTAL_EQUITY_TO_GPD) С (неучтенные факторы) Примечание - Составлено автором

Отрицательный знак какого-либо параметра в модели означает, что рост таких показателей по модулю влияет на снижение вероятности уязвимости банковской системы (таблица 9). В то же время рост значений показателей, имеющих положительный знак коэффициентов, влияет на увеличение вероятности уязвимости банковской системы. Такими показателями явились: ставка вознаграждения по депозитам от физических лиц в тенге, отношение суммы собственного капитала бву к сумме активов бву, отношение суммы созданных провизий против потерь от обесцененеия активов и условных обязательств в бву к ВВП, отношение суммы собственного капитала бву к ВВП. Коэффициенты почти всех переменных статистически значимы на уровне 87

около 10%, за исключением трех (Х8, Х9 и Х11), которые значимы на уровне около 25% (таблица 10). На основе анализа коэффициентов финансовых показателей, вероятность нестабильной ситуации банковской системы может быть объяснена следующей формулой: P (y1=1|X) = 1-@CLOGISTIC(-(-1.541699*X1 + 0.510995*X2 1.361265*X3 + 45.698194*X4 - 0.699426*X5 - 1.69e-06*X6 - 0.232795*X7 + 3.06e-09*X8 - 3.091882*X9 - 1.143e-06*X10 + 0.381084*X11 - 3.217215)) Теперь нам необходимо оценить, насколько эффективно модель объясняет зависимую переменную. Такую оценку мы можем провести с помощью теста Хосмера-Лемешоу. Значение теста Хосмер-Лемешоу свидетельствует, что наша логистическая модель соответствует данным хорошо, потому что значительных расхождений между наблюдаемыми и предсказанными классификаций нет (таблица 11). Таблица 11 – Оценка значимости бинарной модели. Тест Хосмера-Лемешоу Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification Quantile of Risk Dep=0 Dep=1 Total Low High Actual Expect Actual Expect Obs 1 7.E-11 0.0040 6 5.98880 0 0.01120 6 2 0.0104 0.0465 7 6.76296 0 0.23704 7 3 0.0476 0.0972 6 6.52575 1 0.47425 7 4 0.1101 0.1644 6 6.02085 1 0.97915 7 5 0.1969 0.2496 5 5.45938 2 1.54062 7 6 0.2542 0.3540 4 4.89383 3 2.10617 7 7 0.3676 0.4547 5 4.01951 2 2.98049 7 8 0.5063 0.5903 4 3.16352 3 3.83648 7 9 0.6283 0.7129 3 2.29254 4 4.70746 7 10 0.7404 0.9775 0 0.87286 7 6.12714 7 Total 46 46.0000 23 23.0000 69 H-L Statistic = 3.8876 Prob. Chi-Sq(8)= 0.8671 Примечание - Составлено автором

H-L Value 0.01123 0.24534 0.62518 0.00052 0.17563 0.54259 0.56172 0.40356 0.32464 0.99720 3.88760

Модель предназначена для оказания помощи лицам, принимающим решения в определении факторов потенциальных ситуаций уязвимости банковской системы. То есть, модель может быть использована в целях назначения вероятности дефолта. Ситуация с самой высокой вероятностью дефолта может быть знаком немедленного предоставления государственного вмешательства, при этом с определенным уровнем статистической вероятности знать причины таких проблем. Напомним, целью исследования является выявление причин роста числа нестабильных банков в системе. В данной конкретной модели снижению стабильности банковской стабильности повлияли проблемы банков с нехваткой ликвидностью (что ранее регуляторами 88

не были определены по результатам расчета композитного индекса АИФУ), низкое качество активов (нехватка созданных провизий) и чрезмерный быстрый темп роста капитала БВУ по сравнению с темпом роста экономики (кредитный бум, чрезмерная экспансия). Вопреки ожиданиям, не рост размера активов банка и денежной массы, а их снижение явились факторами роста уязвимости банковской системы. Таким образом, прогноз дефолта банковской системы с помощью логит модели может быть очень полезным инструментом для банковского макропруденциального надзора и регулирования, а также для ученых, заинтересованных в проведении исследования в сфере оценки факторов уязвимости и ухудшения стабильности финансовых институтов. В результате исследования казахстанской практики применения мер макропруденциального регулирования в части исполнения процедур по обеспечению финансовой стабильности банковской системе, можно сделать следующие выводы: 1. Исследования, проведенные в данной части диссертации, позволяет сделать вывод, что работа Национального банка Республики Казахстан, как института макропруденциального регулирования, в настоящее время заключается в проведении дорогостоящих антикризисных мер по спасению системно-значимых БВУ, в применении формулы определения СЗБ на нормативном, но не аналитическом уровне и периодическом анализе финансовой стабильности банковского сектора с помощью индикатора, базированного на агрегированной оценке значений шести видов финансовых рисков (АИФУ). 2. На основе результатов эконометрического анализа, представленного в данной главе, выяснилось, что АИФУ не оценивает в должной мере риски, присущие банковской системе РК, и, таким образом, не выявляет основные факторы ухудшения финансового состояния банковской системы. 3. Обозначены основные факторы системной уязвимости банковской системы РК с помощью эконометрического анализа. Снижению стабильности банковской стабильности повлияли проблемы с нехваткой ликвидностью (что ранее регуляторами не были определены по результатам расчета композитного индекса АИФУ), низкое качество активов и чрезмерный быстрый темп роста капитала БВУ по сравнению с темпом роста экономики (кредитный бум, чрезмерная экспансия).

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ ПО РАННЕМУ ВЫЯВЛЕНИЮ ИНДИКАТОРОВ СИСТЕМНОЙ УЯЗВИМОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН 3.1 Моделирование межбанковской взаимозависимости и рекомендации по определению системообразующих банков методом сетевого анализа связей Учась на ошибках, с практикой недавнего финансового кризиса, регуляторы всего мира пришли к выводу, что определять системно-значимые институты и выявлять причины возникновения системных рисков необходимо заблаговременно, иначе платить за последствия финансовых дисбалансов пришлось самим государствам, причиняя, таким образом, проблему моральной безответственности (moral hazard) по отношению к обществу. Для разработки государственной политики, которая может эффективно предотвратить хрупкость институтов, создающих системный сбой в финансовой системе страны, регуляторам и ученым необходимо теперь четче понимать и изучать все возможные причины появления системных дисбалансов. Одним из важнейших вопросов в регулировании системными рисками и обеспечения системной стабильности является создание индикаторов и методологий по оценке системно-значимых институтов в системе. Политика стабилизации финансовой системы всегда полагаются на такие меры.

Рисунок 9 - Стандартная структура направлений движений финансовых потоков на банковском рынке Примечание – Источник [85]

Финансовые рынки, в свою очередь, связаны друг с другом с помощью посреднических сделок, в которые задействованы несколько посредников. Системный риск финансового рынка – это риск того, что эти «связующие» или «единые» сделки и иные виды взаимосвязи содействуют распространению финансовой уязвимости в системе. Такая сложная сеть финансовых соединений расширена за счет финансовых потребностей (в приумножении сбережений, либо привлечении ресурсов) всех отраслей экономики: нефинансовых 90

компаний, домашних хозяйств и правительства. Перераспределяя сбережения названных секторов экономики «нуждающимся», финансовая система представляет собой свою значимую функцию для экономики. Таким образом, системный риск, в более широком понимании, относится к риску того, что широкое распространение финансовой уязвимости финансового рынка может негативно воздействовать на рост и благосостояние экономики в целом. Системный риск является ключевым вопросом в банковской сфере и имеет два основных компонента: воздействие банков на общие факторы риска и опасности эффекта домино, поскольку банки связаны между собой сложной системой взаимоотношений. В такой системе несостоятельность одного института может повлиять на финансовое положение других по цепной реакции. С абстрактной точки зрения, система взаимоотношений между финансовыми кредитными учреждениями можно рассматривать как сеть, в которой банки формируют узлы сети и межбанковских отношений образуют финансовые связи. С финансовой точки зрения стабильности, интересно понять, как структура этой межбанковской сети влияет на финансовую стабильность банковской системы в целом. Как в западной, так и в российской литературе существует мнение, что механизм распространения системного риска – это система взаимосвязей, посредством которой в спираль кризиса втягиваются новые институты и рынки [25, с.146]. Финансовая система состоит из посредников, систем платежей, расчетов и торговых механизмов, которые их поддерживают. Посредники связаны друг с другом посредством прямых сделок, через межбанковский рынок и систему инвестирования и финансовых сделок другими посредниками. Сеть кредитных взаимоотношений между финансовыми институтами играет ключевую роль в исследовании случаев заражения системного риска. Известно, что банки связаны между собой сложной системой кредитных взаимоотношений. В такой системе несостоятельности одного института может повлиять на финансовое положение других и далее цепной реакцией повлиять на финансовую ситуацию всей банковской системы (рисунок 9). Экономические бедствия несостоятельного банка могут распространяться в другие банки через межбанковские связи, где межбанковские отношения могут представлять собой канал для заражения. Как финансовая неустойчивость может первоначально иметь автономную значимость, и затем распространиться настолько широко, что последствия, в конце концов, достигает системных размеров? Исследователи воздействия системного риска за последнее десятилетие выделяют три значимых факторов, из-за чего это может произойти. Во-первых, это проявление «эффекта домино» (в зарубежной литературе в данном случае применимо слово «contagion», что буквально интерпретируется как «заражение», «инфекция»). Выход из строя одного финансового посредника может привести к сбоям других финансовых посредников, даже если последние не инвестировали в те же риски и не подлежат той же области воздействия первоначального шока. 91

Во-вторых, крупные финансовые дисбалансы могут накапливаться в течение долгого времени, а затем резко треснуть. Хайман Мински в своей теории описывает, как в хорошие времена прирост инвестиций, приносящий доход, «питает» финансовые рынки огромными финансовыми ресурсами, и тем временем пренебрегает их накапливаемому риску. Едва незначительные события могут привести к увеличению рисков и внутренним кредитным осложнениям, которым позже отрицательно повлияет на многочисленное количество посредников и рынков. В-третьих, отрицательные шоки в совокупном воздействии могут отрицательно повлиять на посредников и рынки одновременно. История показывает, что многие банковские кризисы были связаны с экономическим спадом. Отметим, что эти три фактора могут проявляться либо автономно, либо в совокупности. Современный финансовый рынок имеет тенденцию увеличения взаимозависимости. Эта взаимосвязь является результатом, в частности, консолидации в одном финансовом учреждении различных финансовохозяйственной деятельности, которые ранее проводились разными независимыми организациями, общей зависимости от критически важных инструментов рынка, использования общей рейтинговых оценок, и от широкого воздействия определенных активов. Это сложная сеть договорных и поведенческих связей может создать и быстро распространить риски по всей системе. Увеличение взаимозависимости и общая подверженность рискам сделали финансовые институты восприимчивыми к шокам. Как уже упоминалось, макропруденциальная политика призвана регулировать взаимозависимость между финансовыми институтами, будь то явные договорные отношения или неявные косвенные связи, которые возникают на основе общего воздействия на финансовые риски. Основной задачей макропруденциальной политики является определение взаимозависимости финансовых институтов и рынков, так как их общее воздействие на экономические переменные создают системные риски. Использование сложных финансовых инструментов и вовлечение в сложные структуры кредитных отношений, увеличение, таким образом, степени взаимосвязи делает его уязвимым к быстрому распространению сбоев. За последние десять лет, контрактные взаимосвязи между финансовыми институтами выросли вследствие использования сложных финансовых инструментов в целях передачи рисков различным участникам рынка в различных формах. Крах Bear Stearns, Lehman Brothers и AIG, и тяжбы по ликвидности многих крупных банков мира заставили общественное сознание задуматься о взаимосвязанностях финансовых институтов. Системные риски также могут возникнуть вследствие стадного и проциклического поведения институтов. Взаимосвязанность также может быть выражена неявно. Мировой финансовый кризис это результат общего воздействия финансовых институтов к элементам, которые изменяются в течение экономического цикла [86]. Пик цикла характеризуется ростом конкуренции между финансовыми институтами, 92

увеличением стоимости активов, снижением премии за риск, доступности кредита и других форм финансирования. Для того чтобы воспользоваться такими условиями, финансовые институты естественным образом начинают расширять свои портфели, следовательно, возрастает взаимосвязанность финансовых институтов. Однако приходит время, когда цикл переходит в свой следующий этап, заканчивается «бум» и цены на активы начинают снижаться. Дешевые краткосрочные инструменты становятся все менее доступными, а активы рассматриваются как более рискованные. Как следствие, движение цен на активы, ликвидность и доступность кредитов усиливаются. Банки периода «бума» как трансформеры финансов фондируют долгосрочные активы краткосрочными ресурсами, тем самым позволяют своим клиентам делать противоположное. Кроме того, даже регуляторы были на стороне увеличения всеобщей подверженности циклическим рискам. Такая политика регуляторов выражается в выборе метода оценки и учета активов по рыночной стоимости (mark-to-market), и использование всемирных рейтингов при оценке кредитных рисков самими регуляторами [87]. Вслед за регуляторами институты с высоким доверием продолжают пользоваться оценками кредитных рейтинговых агентств в ходе ежедневной деятельности. Явный признак стадного поведения рынка, что и является одним из факторов системного шока. В таких примерах институты повторяет действия не между собой, а за регулятором. В данном феномене и заключается большее различие конечных целей и задач микро и макропруденциального регулирования. Мировой финансовый кризис подчеркнул особенность системного риска, который имеет разрушительное влияние на стабильность всей финансовой системы. Как стало ясно из последствий кризиса, одной из важнейших задач, стоящих перед регуляторами сегодня является реформирование финансовой системы таким образом, чтобы эффективно снижать влияния системных рисков. В экономической литературе пост-кризисного периода актуальность изучения финансовой стабильности систем финансового посредничества, в особенности, системных рисков, резко возросло. И тем самым, появилась заинтересованность в исследовании эффекта заражения системным риском в системе финансового посредничества. Есть ряд особенностей финансовых систем, которые делают их особенно подверженными к факторам системного риска. Первый распространенной особенностью финансовой системы является то, что мы называем внешними факторами. В частности, они относятся к сложной и динамичной сети экспозиций среди основных участников финансового рынка. Так, в стабильное время они могут предоставлять эффективный механизм для передачи рисков, но в случай кризиса – становятся опасным каналом для «заражения» системы этим стрессом. Как следствие, риск на уровне системы может быть выше, чем сумма индивидуальных рисков. Вторая ключевая особенность финансовой системы является асимметричность информации. Дополнительной проблемой в финансовой системе, что является ее третьей особенностью – это неликвидные активы, несоответствие сроков исполнения активов и пассивов. Одним из 93

ключевых элементов в фазах хаоса и кризиса является скорость. Быстрота разворачивания событий часто моделируется не четко. Но это один из самых больших проблем для политиков. Финансовый кризис отнюдь не новое явление, но скорость их передачи чрезвычайно ускорился за последние несколько десятилетий. Если суверенный долговой кризис в 1980 г.г. произошел в течение года, то азиатский финансовый кризис разворачивался в течение нескольких месяцев, а не лет. Многие факторы внесли свой вклад в это ускорение, в том числе процесс глобальной финансовой интеграции, технологические достижения, обеспечивающие мгновенную передачу информации во всем мире и накопление в течение длительного периода времени глобальных дисбалансов. Даже если мы понимаем характер системного риска и знаем основные подходы анализа его различных форм, есть еще другие серьезные задачи для макропруденциального надзора. Одна из проблем – это иметь возможность собрать всю информацию, необходимую для идентификации системных рисков на ранней стадии. Для сдерживания системных рисков, макропруденциальный надзор должен иметь хорошее представление обо всех частях финансовой системы, которые имеют отношение к рискам «заражения» (или «эффекта домино»), эндогенному накоплению, дисбалансам и макро потрясениям. Часть этих данных, трудно собрать и объединить. Есть некоторые финансовые секторы, о которых значительно меньше известно, чем о других. Сравните, например, банки или страховые компании, по их доле использования заемных средств. Хотя считается, что в настоящее время отдельные хедж-фонды не являются источником значительных системных рисков, необходимо и важно оценивать значимость этой отрасли для анализа цикличности финансовой системы. Особенно сложна тема измерения взаимосвязи между системно важными посредниками (в западной литературе известные как «TBTF» – too big to fail). Смысл состоит в том, что эффективный обмен информацией между макропруденциальным и микропруденциальным надзорами является важным элементом идентификации факторов системного риска. Другие вызовы имеют более аналитический характер. Экономические модели, которые мы имеем в нашем распоряжении, в настоящее время не охватывают необходимые величины системного риска. Например, несмотря на прогресс в развитии макро-стресс-тестирования, его недостаток состоит в том, что такая оценка не охватывает двустороннее взаимодействие между финансовой уязвимостью и деятельности экономики в целом. Стандартные макроэкономические модели зачастую не представляют собой развитый финансовый рынок и таким образом имеют линейный характер. Системный шок включает в себя особые нелинейности и, во всяком случае, не могут быть проанализированы без соответствующего представления о финансовом рынке. Последний вызов объясняется инструментами мониторинга и предупреждения системных рисков. Как было отмечено ранее, регуляторы сталкиваются ныне с большими трудностями в прогнозировании влияния дефолтов отчасти из-за отсутствия 94

прозрачности структуры финансовой системы, а также отсутствия методологии для мониторинга системных рисков. Задача определения адекватных индикаторов системных рисков актуализируется сегодня из-за сложности современной структуры финансовой системы, и таким образом, становиться необходима более объективная оценка системной значимости финансовых институтов и объективной основы для оценки эффективности макропруденциального регулирования. Тем самым макропруденциальная политика привлекает внимание регулирующих органов. В 2009 г. Бернанке предложил возможность создания органа по борьбе с системными рисками, обязанностями которого является мониторинг быстрорастущего взаимодействия рынков, оценка возможных изменений новых продуктов, оценка риска распространения между финансовыми институтами и рынками, взаимное воздействие тесно взаимосвязанных институтов, и определение возможных нормативных пробелов. Один из методов облегчения (быстроты реагирования) макропруденциального надзора является определение системно-значимых институтов в структуре посреднических финансовых отношений. Сеть кредитных взаимоотношений между финансовыми институтами играет ключевую роль в исследовании случаев заражения системного риска. Известно, что банки связаны между собой сложной системой кредитных взаимоотношений. В такой системе несостоятельности одного института может повлиять на финансовое положение других и далее цепной реакцией повлиять на финансовую ситуацию всей банковской системы. Экономические бедствия несостоятельного банка могут распространяться в другие банки через межбанковские связи, где межбанковские отношения могут представлять собой канал для заражения. В экономической науке авторы как Аллен и Гейл, Фреиксас, Тёрнер и др. положили начало изучению свойств сетей в изучении финансовых систем с точки зрения построения топологии и определения качеств, присущих этим структурам. Авторы работ данного направления верят, что применение теории сетей может обеспечить регулятора важнейшей информацией о состоянии «здоровья» анализируемых банков [89]. Такой подход позволяет применять результаты общей теории сети, которая широко применяется в других научных дисциплинах как физика, информатика, электроэнергетика, астрономия, экология, биотехнология, неврология, эпидемиология и т.д. Данную методологию позже переняли ученыеэкономисты и большинство центральных банков, применяя ее в проведении внутренних исследовательских работ, посвященным проблемам макропруденциального регулирования. Исследовательских результатов и активной заинтересованности в данном направлении среди исследователейэкономистов СНГ еще не достигает мирового уровня, а в казахстанской экономической науке еще не наблюдались. Данное обстоятельство послужило вызовом для нас к проведению данного исследования для казахстанского рынка финансового посредничества. 95

Методология анализа сетей обеспечивают совокупность инструментов для постановки задачи, анализа и его решения. Сеть как таковая состоит из двух типов элементов, узлов (вершин) и связей между ними (соединений, ребер). Ребро может иметь вес (толщину), представляющий важность соединения между узлами. Интуитивно понятный способ анализа сети это показать ее в виде графов (визуализировать). Мы интерпретируем межбанковский рынок как сеть, в которой сами банки образуют узлы (вершины), а требования и обязательства между ними определяют ребра (дуги) данной сети. Для проведения сетевого анализа банковской системы Казахстана мы используем квартальные данные межбанковских требований и обязательств Национального банка РК за 4 квартал 2011 и 2012 годов (рисунки 14 и 15). Данные берутся за 2 года в целях сравнительного анализа, насколько произошло изменение в топологии межбанковских сетей за год, а также это проводится нами, чтобы узнать постоянство влияние одних и тех же системообразующих банков на всю систему. В силу конфиденциальности и трудно-доступности данных, данное исследование концентрируется только на наблюдениях всего двух лет и 37 банков, так как в данное исследование не был включен один банк из 38, название которого для нас остался неизвестным. Но суть анализа состоит не в построении динамики изменения структуры сетей, наиболее важным исходом несет для нас макропруденциальную цель, а именно выявление уровня центральности вершин в сетях, что определяет в свою очередь уровни системной важности того или иного банка. Итак, структура банковской системы РК моделируется как сеть из 37 вершин, где вершинами являются банки. Вершины сетей соединяются ребрами, что представляют собой взаимосвязанность между банками, представляемая нами через сеть межбанковских активов и обязательств. Как показано на рисунках 1-4, сети состоят из 37 узлов и 135, 174, 176 и 139 ребер, соответственно. Объем толщины ребер соответствует их весу, описывая более темными оттенками более высокие значения. Графическое изображение сетей предполагает существование небольшой группы банков, связанных высоким значением соединений. Мы считаем, что лишь небольшое количество банков и связи между ними составляют большую часть всех межбанковских отношений. Видно роль банков-хабов в данных сетях принимают банки под номерами 11, 16, 17, 21, 22, 27, 28 и 29. В то время как остальные остаются в зонах периферии. Анализ объемов межбанковских заимствований показывает, что наиболее крупным банком-заемщиком в 2011 году является банк №36. А банк №21 пользуется спросом в системе для размещения займов. Наиболее крупное кредитование банковской системы происходило со стороны банка №8. Наиболее диверсифицированное кредитование производил банк №25. Тенденция наиболее концентрированного банка с точки зрения привлечения кредитов от других банков сохраняются для банка №21. Наиболее крупное размещение заемных средств производил банк №24 в 2012 году. По объемам 96

размещения межбанковских депозитов и других обязательств в 2011 году лидируют: банк №11 и банк №35. Год спустя – только банк №35. Эти статистические результаты дают нам предварительную оценку для анализа системно-значимых звеньев в структуре банковской системы. Для начала структурного анализа мы оцениваем матрицы следующих видов: см. формулы 1 и 2. В теории информации (из которой берет свое начало анализ сетей) для построения сетей данные необходимо представить в виде матрицы смежностей. Прямые межбанковские связи нами представляется двумя видами матриц: матрица требований (A) и матрица обязательств (L): b1 b1  a1,1  b 2  a1, 2 A=  ... ...  bi  a1, j

...

... a i ,1   ... a i , 2  , ... ...   ... a i , j 

a 2,1 a 2, 2 ... a 2, j

(9)

и b1 b1  l1,1  b2  l1, 2 L=  ... ...  bi  l1, j

...

l2,1 l2, 2 ... l2, j

... li ,1   ... li , 2  , ... ...   ... li , j 

(10)

где bi,j – вершины матрицы, i=j= 1,37 , ai,j – требования банка j (кредитор) в банке i (заемщик), li,j – обязательства банка j (заемщик) в банке i (кредитор). Далее матрицы представляются в виде сетей в целях описания и анализа их топологий (структур расположения вершин и ребер между ними). Узлы и ребра структуры вместе представляют собой топологию сети. Как отмечают «отцы» данной отрасли науки, Барабаши и Бонабо, этап построения топологий в анализе сетей является самым важным, поскольку это дает важную информацию о стабильности и эффективности анализируемых систем [89]. Таблица 12 показывает, что структура межбанковского рынка Казахстана представляет собой безмасштабную сеть (другим названием, масштабноинвариантную сеть). А значит, что данной топологии сети присущи все свойства безмасштабных сетей (англ. scale-free network). Если обратить внимание на статистику, приведенной в таблице, то можно заметить, что степень сетей, построенных на основе межбанковских активов, является больше чем сети в части межбанковских обязательств.

Таблица 12 - Описательная характеристика сетевых структур межбанковского рынка Казахстана в 2011 и 2012 г.г. Название сети

Количество соединений в сети 176

Размер сети

Топология взаимосвязанности 37 банков РК через сеть активов по итогам 2011 года Топология взаимосвязанности 135 37 банков РК через сеть обязательств по итогам 2011 года Топология взаимосвязанности 174 37 банков РК через сеть активов по итогам 2012 года Топология взаимосвязанности 139 37 банков РК через сеть обязательств по итогам 2012 года Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Степень сети 0.21

0.27

0.21

0.27

Данное обстоятельство результирует, что банки подвержены системному риску через канал межбанковских активов, нежели чем обязательств, и таким образом, в данном исследовании при прочих равных условиях каналом заражения системным риском в балансе банков будет являться в большей степени его ресурсо-образующая часть. Чтобы описать сетевую структуру межбанковского рынка РК необходимо взглянуть на первичные свойства сетей, а именно степень и размер сетей. Данные свойства подробно представлены нами в таблице 12. Размер сетей объясняет число соединений между вершинами, а степенью является количество вершин. Анализ структуры сети делает возможным оценить уровень центральности сетей. Мера центральности в данном исследовании дает возможность измерить степень системной значимости анализируемых нами вершин (в данном случае, банков). Согласно теории сетей, в каждой сети определенная вершина имеет наиболее высший уровень центральности, чем остальные, в соответствии с конкретной мерой. Центральность показывает, насколько близко узел находится к центру сети. Другими словами, если узел имеет большое влияние (или значимость) для сети, тем ближе она расположена к центру сети. Существуют несколько видов мер центральности графов. Наиболее часто используемые из них являются следующие четыре: мера степенной центральности (degree centrality measure), мера близости (closeness centrality), мера промежуточности (betweenness centrality) и статистика собственных векторов графов (eigenvector centrality) [90]. 98

Рисунок 10 - Взаимосвязанность банков РК через сеть активов по итогам 2011 года. Примечание - Составлено автором по данным НБРК

Рисунок 11 - Взаимосвязанность банков РК через сеть активов по итогам 2012 года. Примечание - Составлено автором по данным НБРК

Рисунок 12 - Взаимосвязанность банков РК через сеть обязательств по итогам 2011 года. Примечание - Составлено автором по данным НБРК

Рисунок 13 - Взаимосвязанность банков РК через сеть обязательств по итогам 2012 года. Примечание - Составлено автором по данным НБРК

100

Таблица 13 - Мера степенной центральности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – кредитующая

Название банков 1 bank 21 bank 35 bank 19 bank 11 bank 25 bank 7 bank 37 bank 16 bank 8 bank 6 bank 27 bank 20 bank 29 bank 1 bank 22 bank 2 bank 24 bank 10 bank 5 bank 32 bank 34 bank 4 bank 31 bank 9 bank 14 bank 15 bank 12 bank 3 bank 18 bank 26 bank 13 bank 23 bank 33 bank 30 bank 17 bank 36

4-кв. 2011 г. Мера Сравнение степенной со центральности средним Название банка значением банков 2 3 4 24283180 20857846 bank 21 19312720 15887386 bank 35 17041328 13615994 bank 11 15288558 11863224 bank 19 14423020 10997686 bank 37 12893201 9467867 bank 16 7345018 3919684 bank 7 3174151 -251183 bank 32 2894562 -530772 bank 6 2350460 -1074874 bank 29 2175583 -1249751 bank 24 1669245 -1756089 bank 5 1102796 -2322538 bank 25 898028 -2527306 bank 8 760044 -2665290 bank 1 316169 -3109165 bank 27 205779 -3219555 bank 31 200916 -3224418 bank 22 184998 -3240336 bank 15 99725 -3325609 bank 10 97195 -3328139 bank 2 13206 -3412128 bank 20 3586 -3421748 bank 34 2560 -3422774 bank 26 1026 -3424308 bank 4 114 -3425220 bank 14 112 -3425222 bank 3 78 -3425256 bank 17 0 -3425334 bank 12 0 -3425334 bank 18 0 -3425334 bank 9 0 -3425334 bank 23 0 -3425334 bank 33 0 -3425334 bank 30 0 -3425334 bank 13 0 -3425334 bank 36

101

4-кв. 2012 г. Мера степенной центральности банка 5 25910886 23464396 10770373 9851854 9144869 5306515 4068818 3513784 3248782 3098278 2075626 1940229 1555074 1132277 1038828 728049 699170 558650 544662 502140 438671 259099 258439 7553 3974 1026 600 60 0 0 0 0 0 0 0 0

Сравнение со средним значением 6 22934597 20488107 7794084 6875565 6168580 2330226 1092529 537495 272493 121989 -900663 -1036060 -1421215 -1844012 -1937460 -2248240 -2277119 -2417639 -2431627 -2474149 -2537618 -2717190 -2717850 -2968736 -2972315 -2975263 -2975689 -2976229 -2976289 -2976289 -2976289 -2976289 -2976289 -2976289 -2976289 -2976289

Продолжение таблицы 13 1 bank 28

2 3 4 5 0 -3425334 bank 28 0 Mean 3425334 Mean Sum 127000000 Sum Описательная Minimum 0 Minimum статистика Maximum 24283180 Maximum N of Obs 37 N of Obs Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

6 -2976289 2976288.75 110122680 0 25910886 37

Мера степенной центральности (degree centrality measure) определяется как число ребер проходящих через один и тот же узел (то есть, количество связей, что узел имеет). Мера рассчитывается следующей формулой: C D (V ) 

deg( v ) , n 1

(11)

где C D (V ) представляет собой степенную центральность вершины v, n – количество вершин в сети, deg(v) – количество соединений от вершины v к другой [91]. Таблица 14 - Мера степенной центральности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – размещение депозитов и иных обязательств

Название банков 1 bank11 bank35 bank37 bank21 bank19 bank16 bank6 bank27 bank20 bank7 bank29 bank8 bank22 bank4 bank24 bank5

4-кв. 2011 г. Мера степенной центральности банка 2 14722438 14397613 7246099 5313499 4659897 3099129 2407107 2151352 1956712 1907569 1102536 1008067 724899 400414 205311 184953

Сравнение со средним значением 3 13054389.25 12729564.25 5578050.25 3645450.25 2991848.25 1431080.25 739058.25 483303.25 288663.25 239520.25 -565512.75 -659981.75 -943149.75 -1267634.75 -1462737.75 -1483095.75

4-кв. 2012 г. Мера степенной Название центральности банков банка 4 5 bank35 25418776 bank37 11456926 bank11 9573441 bank21 5965776 bank16 5709713 bank29 3550807 bank6 3117151 bank5 1930073 bank19 1392803 bank32 987688 bank27 807099 bank22 525105 bank10 502140 bank15 410983 bank2 406320 bank20 258986

102

Сравнение со средним значением 6 23458188.88 9496338.875 7612853.875 4005188.875 3749125.875 1590219.875 1156563.875 -30514.125 -567784.125 -972899.125 -1153488.125 -1435482.125 -1458447.125 -1549604.125 -1554267.125 -1701601.125

Продолжение таблицы 14 1 bank34 bank32 bank1 bank25 bank2 bank31 bank14 bank26 bank17 bank12 bank10 bank28 bank15 bank33 bank18 bank36 bank13 bank9 bank30 bank3 bank23 Описательная статистика

2 100678 99724 10662 7376 5947.6 3586 1026 941 197 48 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Mean Sum Minimum Maximum

3 -1567370.75 -1568324.75 -1657386.75 -1660672.75 -1662101.15 -1664462.75 -1667022.75 -1667107.75 -1667851.75 -1668000.75 -1668024.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 -1668048.75 1668048.75 61717804 0 14722438

4 bank34 bank24 bank8 bank7 bank1 bank25 bank26 bank14 bank17 bank31 bank4 bank3 bank18 bank33 bank13 bank30 bank23 bank9 bank28 bank36 bank12

5 258424 130547 90840 14843 12687 9851 8529 1026 792 370 14 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Mean Sum Minimum Maximum

6 -1702163.125 -1830040.125 -1869747.125 -1945744.125 -1947900.125 -1950736.125 -1952058.125 -1959561.125 -1959795.125 -1960217.125 -1960573.125 -1960573.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 -1960587.125 1960587.125 72541728 0 25418776

N of Obs 37 N of Obs 37 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Мера степенной центральности подсчитывает количество соседей каждого узла. Это локальная мера, которая принимает во внимание только непосредственно близлежащих от узла связей. Нами системно-значимые звенья в сети были определены сравнением значений меры степенной центральности каждой вершины со статистическими средними (таблица 13, 14). Мера степенной центральности сетевой структуры банковской системы РК представлена в таблицах 12 и 13. С точки зрения размещения кредитных ресурсов, системно-значимыми банками в РК являются (по убыванию): В 2011 году (4-квартал) банки под номерами 21, 35, 19, 11, 25, 7 и 37. В 2012 году (4квартал) банки под номерами 21, 35, 11,19, 37, 16, 7, 32, 6 и 29. С точки зрения размещения депозитных ресурсов и иных обязательств, системно-значимыми банками в РК являются (по убыванию значения меры центральности): В 2011 году (4-квартал) банки под номерами 11, 35, 37, 21,19, 16, 6, 27, 20 и 7. В 2012 году (4-квартал) банки под номерами 35,11,37,21,16,29 и 6. 103

Таблица 15 - Мера близости и отдаленности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – кредитующая 2011 г. 2012 г. Уровень Уровень Уровень Название отдаленности близости Название отдаленности банка вершины вершины банка вершины 1 2 3 4 5 bank 17 378 9.524 bank 30 354 bank 30 387 9.302 bank 36 356 bank 36 388 9.278 bank 13 363 bank 28 392 9.184 bank 9 366 bank 13 394 9.137 bank 23 367 bank 33 396 9.091 bank 17 375 bank 26 397 9.068 bank 33 376 bank 23 400 9 bank 21 376 bank 18 411 8.759 bank 28 378 bank 21 411 8.759 bank 19 379 bank 34 411 8.759 bank 27 381 bank 19 412 8.738 bank 18 383 bank 25 414 8.696 bank 25 384 bank 16 415 8.675 bank 29 384 bank 11 416 8.654 bank 8 385 bank 27 418 8.612 bank 1 385 bank 22 418 8.612 bank 35 385 bank 35 420 8.571 bank 22 387 bank 29 420 8.571 bank 6 387 bank 24 421 8.551 bank 11 388 bank 1 423 8.511 bank 15 391 bank 8 423 8.511 bank 16 392 bank 6 424 8.491 bank 24 392 bank 15 425 8.471 bank 2 393 bank 2 429 8.392 bank 12 393 bank 10 429 8.392 bank 37 395 bank 20 429 8.392 bank 10 397 bank 5 430 8.372 bank 5 397 bank 4 431 8.353 bank 32 398 bank 9 431 8.353 bank 20 398 bank 14 432 8.333 bank 4 400 bank 7 432 8.333 bank 7 400 bank 12 433 8.314 bank 14 402 bank 37 437 8.238 bank 31 410 bank 31 445 8.09 bank 3 414 bank 3 448 8.036 bank 26 432 bank 32 1332 2.703 bank 34 1332 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

104

Уровень близости вершины 6 10.169 10.112 9.917 9.836 9.809 9.6 9.574 9.574 9.524 9.499 9.449 9.399 9.375 9.375 9.351 9.351 9.351 9.302 9.302 9.278 9.207 9.184 9.184 9.16 9.16 9.114 9.068 9.068 9.045 9.045 9 9 8.955 8.78 8.696 8.333 2.703

Рисунок 14 - Уровень близости банков в сети взаимосвязанности путем кредитования в 2011 и 2012 г.г. Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Рисунок 15 - Уровень близости банков в сети взаимосвязанности путем размещения депозитов и иных обязательств в 2011 и 2012 г.г. Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

105

Таблица 16 - Мера близости и отдаленности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – размещение депозитов и иных обязательств 2011 г. 2012 г. Уровень Уровень Уровень Название Название Уровень близости отдаленности близости отдаленности банка банка вершины вершины вершины вершины 1 2 3 4 5 6 bank32 117 30.769 bank21 54 66.667 bank21 127 28.346 bank19 55 65.455 bank19 128 28.125 bank11 59 61.017 bank11 130 27.692 bank6 66 54.545 bank6 141 25.532 bank37 66 54.545 bank35 142 25.352 bank16 69 52.174 bank25 143 25.175 bank35 69 52.174 bank27 145 24.828 bank24 71 50.704 bank16 148 24.324 bank29 83 43.373 bank37 148 24.324 bank17 87 41.379 bank7 148 24.324 bank7 88 40.909 bank17 149 24.161 bank25 88 40.909 bank31 154 23.377 bank3 89 40.449 bank34 157 22.93 bank27 90 40 bank20 158 22.785 bank2 95 37.895 bank29 162 22.222 bank22 96 37.5 bank10 163 22.086 bank32 98 36.735 bank8 169 21.302 bank14 99 36.364 bank4 169 21.302 bank20 101 35.644 bank1 170 21.176 bank4 102 35.294 bank22 171 21.053 bank15 104 34.615 bank24 172 20.93 bank8 121 29.752 bank14 172 20.93 bank1 123 29.268 bank26 190 18.947 bank26 150 24 bank5 195 18.462 bank31 181 19.89 bank12 205 17.561 bank34 185 19.459 bank2 1152 3.125 bank5 1261 2.855 bank15 1332 2.703 bank10 1296 2.778 bank3 1332 2.703 bank12 1332 2.703 bank18 1332 2.703 bank18 1332 2.703 bank9 1332 2.703 bank9 1332 2.703 bank23 1332 2.703 bank23 1332 2.703 bank33 1332 2.703 bank33 1332 2.703 bank30 1332 2.703 bank30 1332 2.703 bank13 1332 2.703 bank13 1332 2.703 bank36 1332 2.703 bank36 1332 2.703 bank28 1332 2.703 bank28 1332 2.703 Примечание - Составлено банком на основе данных НБРК.

106

Таблица 17 - Описательная статистика к определению уровня близости и отдаленности банков в сети взаимосвязанности в 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – кредитующая Статистическая характеристика Mean Sum

2011 год inFarness inCloseness 441.946 8.482 16352 313.824

2012 год inFarness inCloseness 412.838 9.131 15275

Minimum 378 2.703 354 Maximum 1332 9.524 1332 Number of Obs 37 37 37 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

337.852 2.703 10.169 37

Таблица 18 - Описательная статистика к определению уровня близости и отдаленности банков в сети взаимосвязанности в 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – размещение депозитов и других обязательств 2011 год 2012 год Статистическая характеристика inFarness inCloseness inFarness inCloseness Mean 501.216 17.248 460.378 30.018 Sum 18545 638.168 17034 1110.674 Minimum 117 2.703 54 2.703 Maximum 1332 30.769 1332 66.667 Number of Obs 37 37 37 37 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК Если степенная центральность оценивает значимость вершины на локальном уровне, то мера близости определяет ее важность на всеобщем системном уровне. Мера близости не может быть использована для отдельнолежащих (не имеющие соединения) узлов. Мера близости определяется как среднее геодезическое (кратчайшее) расстояние (то есть, самый короткий путь) между определенной вершиной и всех других вершин, имеющие соединения с ней. Мера отдаленности вершин является обратно-пропорциональной мере близости, которая определяется как сумма геодезических расстояний всех вершин. Данное утверждение можно отобразить в виде следующей формулы: C C (V ) 

1  j d ij

где i и j – вершины анализируемой сети, dij - геодезическое (кратчайшее) расстояние между вершинами i и j 107

(12)

Мера близости определяет расстояние от определенной вершины (банка) ко всем другим в сети. Чем вершина ближе к другим, тем она является наиболее предпочтительной (системной) в сети. Описательная статистика, выводимая статистическими приложениями, служит ориентиром в определении системно-значимых звеньев из всей совокупности значений показателей (таблицы 17, 18). Так в 2011 году (4-квартал) количество системно-значимых банков с точки зрения размещения кредитных ресурсов достигает 34; а в 2012 году (4-квартал) – 35 (таблицы 15 и 17, рисунок 13). В 2011 и 2012 г.г. (4-квартал) количество системно-значимых банков с точки зрения размещения депозитов и других обязательств меньше чем в предыдущем описании и достигает 26 (таблицы 16 и 18, рисунок 15). Согласно мере центральности собственных векторов (подход Бонасича), вершина имеет наивысший уровень системной значимости, если она соединена с множеством вершин, имеющие прочные соединения. В нашем анализе наивысше значение по метрике центральности собственных векторов приняли следующие вершины (банки): 1) В 2011 году (по убыванию) – банки с номерами 22, 20, 33, 19 и 24. 2) В 2012 году – банки с номерами 34, 23, 36, 24 и 16. Сравнивая результаты двух лет, можно утверждать, что банк №24 является системно-значимым для данной системы, поскольку сравнительно на постоянной основе взаимодействует с банками-хабами чаще чем остальные. Таблица 19 - Мера промежуточной центральности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – кредитующая 4-кв. 2011 г. 4-кв. 2012 г. Название Мера промежуточной Название Мера промежуточной банков центральности банка банков центральности банка bank 21 274.613 bank 21 317.125 bank 19 236.515 bank 19 217.326 bank 11 124.47 bank 8 120.886 bank 22 79.32 bank 11 113.16 bank 27 74.911 bank 6 75.628 bank 8 60.111 bank 16 48.128 bank 35 46.394 bank 22 46.276 bank 6 41.836 bank 1 38.711 bank 29 38.743 bank 27 38.452 bank 25 34.687 bank 26 37.826 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Мера промежуточной центральности также является мерой центральности узла в сети. Она равна сумме кратчайших путей из всех вершин со всеми другими, которые проходят через этот узел: 108

C B (V )  ij

d ij (v) d ij

(13)

Где dij - геодезическое (кратчайшее) расстояние между вершинами i и j, dij (v) - геодезическое (кратчайшее) расстояние между вершинами i и j, проходящее через вершину v. Таблица 20 - Мера промежуточной центральности банков на 4 квартал 2011 и 2012 г.г. Связь между банками – размещение депозитов и иных обязательств 4-кв. 2011 г. 4-кв. 2012 г. Название Мера промежуточной Название Мера промежуточной банков центральности банка банков центральности банка 1 2 3 4 bank11 282.76 bank21 330.76 bank19 157.604 bank25 182.324 bank21 138.379 bank11 177.276 bank6 115.962 bank16 156.487 bank35 110.422 bank6 134.308 bank25 73.197 bank19 107.668 bank34 65.085 bank8 106.433 bank16 50.477 bank35 79.254 bank29 48.776 bank26 70.5 bank17 47.953 bank27 46.624 bank2 44.283 bank14 39.667 Примечание - Составлено автором на основе данных НБРК

Мера промежуточной центральности сетевой структуры банковской системы РК представлена в таблицах 19 и 20. С точки зрения размещения кредитных ресурсов, системно-значимыми банками в РК являются (по убыванию): 1) В 2011 году (4-квартал) банки под номерами 21, 19, 11, 22, 27, 8, 35, 6, 29 и 25. 2) В 2012 году (4-квартал) банки под номерами 21, 19, 8, 11, 6, 16, 22, 1, 27 и 26. С точки зрения размещения депозитных ресурсов и иных обязательств, системно-значимыми банками в РК являются (по убыванию значения меры центральности): 1) В 2011 году (4-квартал) банки под номерами 11, 19, 21, 6, 35, 25, 34, 16, 29, 17, 27, 2 и 14. 2) В 2012 году (4-квартал) банки под номерами 21, 25, 11, 16, 6, 19, 8, 35 и 26. 109

Рисунок 16 - Оптимизированная топология графов (сетей) взаимозависимости банков РК Примечание – Составлено автором

Рисунок 17 - Уровни двусторонней взаимосвязанности на межбанковском рынке по результатам 4-квартала 2012 г. Примечание – Составлено автором

110

Рисунок 18 - Уровни двусторонней взаимосвязанности на межбанковском рынке по результатам 4-квартала 2011 г Примечание – Составлено автором

Итак, можно сделать вывод, что системно-значимыми для банковской системы РК являются банки под номерами 21, 19 и 11. Эти банки могут подвергнуть систему системным рискам как отдельно, так и в качестве группы, т.е. наибольшая степень уровня системной значимости относится к трем банкам Казахстана (рисунок 16). Таким образом, разработка и применение регуляторных мер по отношению к системно-значимым банкам должны быть подкреплены научными доводами. Регулятор не должен быть голословным в данном случае, а иметь любые (научные) основания на применяемые макропруденциальные меры против тех, кто создают кризисные ситуации для экономики. Размер активов или капитала банка не должны быть единственными основаниями для регулятора в ходе применения макропруденциальных мер. Так как банки не имеют соответствующей информации о сетевой структуре финансовой системы, они более чем вероятно не будут в состоянии точно оценивать корреляцию своих портфелей с другими банками и, таким образом, не будут в состоянии проводить оптимальное управление рисками. Только центральный надзорный орган, находящийся «во главе» системы, способен надлежащим образом сопоставить финансовую сеть в макропруденциальном анализе рисков. Банковское макропруденциальное регулирование, таким образом, должно быть предусмотрено и для деятельности межбанковского заимствования. В стабильное время на объемы рынка межбанковских кредитов незначительны и соответственно риски тоже низки. Но в период кризиса межбанковские кредиты 111

усиливают системный риск, поэтому соответствующие абсорбенты таких заимствований должны быть значительно больше и достаточны [88, p.117]. По оценкам ученых, Базель III не обеспечивает адекватные меры по регулированию системообразующих финансовых институтов. Вместо того предлагается сосредоточить внимание на прозрачность рынка. Хотя увеличение буферов капитала может помочь укрепить доверие среди участников рынка, они не являются достаточными, чтобы противодействовать стадному поведению участников рынка. Асимметричная информация между участниками рынка должна быть уменьшена. Необходимо ввести три категории системной значимости: низкая, средняя и высшая [88,p.185]. Банки, которые имеют высокую системную значимость в волатильной динамике, относятся к средней категории системной значимости; а те, что почти всегда оказываются на уровне высокой системной значимости, будут отнесены в группу высшей категории значимости; а остальное в низком. Вследствие усиленного отчетности и публикации данных для системно значимых финансовых институтов нет пользы в сохранении имена секрет СЗФИ. Все участники рынка будут информированы об уровне системной значимости и, что этот уровень может меняться с течением времени. Регуляторы могут публиковать ежеквартальную обновляемую информацию о системе ранжирования рисков. Такая классификация необходима самим банкам, чтобы они смогли реагировать на действия рынка и достаточно своевременно. Это может оказаться полезным для раннего предопределения дополнительных регуляторных требований для СЗФИ, что из-за схожести свойств часто называется «налогом» западными учеными. 3.2 Предложения по дальнейшим направлениям работы в области макропруденциального регулирования банковской системы Республики Казахстан Мировой финансовый кризис 2007-08 г.г. показал, что регулирование, сосредоточенное на отдельные институты, не имело задачи исследовать и предотвращать системные риски всего финансового рынка. В ответ на финансовый кризис, Базельский комитет по банковскому надзору составил набор новых глобальных стандартов под именем Базель III. Эти стандарты были недавно одобрены странами G20 в Сеулском саммите. Они будут внедрены с 1 января 2013 по 1 января 2019 года. Базель III включает в себя изменения во всех трех столпах бывших стандартов Базель II. Первый столп состоит из минимальных требований к капиталу, в то время как второй уровень описывает процесс банковского надзора, и рыночная дисциплина третьего столпа будет обеспечена ростом транспарентности банковских рисков. В основном, изменения касаются первого столпа Базель II. Цель состоит в том, чтобы снизить вероятность банкротств банков за счет улучшения возможностей абсорбировать убытки банков. Это означает то, что документ Базельского комитета по созданию контр-циклических буферов капитала предназначен для решения только циклических проблем финансовой стабильности. 112

Базель III направлен на урегулирование системно-значимых банков наложением дополнительных требований к капиталу, которые считаются соизмеримыми с их системной значимостью. Системная значимость банка, однако, является крайне неустойчивым признаком, который может быстро изменяться с течением времени. Такие дополнительные требования к капиталу может быть эффективной только, если эти требования порождают издержки для банков, которые выше, чем выгоды от спасительного плана гарантий. В противном случае, у банков будут оставаться стимулы, чтобы наращивать свою системную значимость. Экономическая эффективность может быть оценена двумя факторами: сумма средств правительства из плана спасения банков; и выгоды, вытекающие из внеочередных (неожиданных, но вынужденных) мер денежно-кредитной политики (например, девальвация национальной валюты). Видимо, поэтому введение дополнительных требований к уровню капитала СЗБ работает в деле. Но остаются вопросы об урегулировании деятельности тех банков, что слишком взаимосвязаны. Базель III не в состоянии предоставить действительный ответ на этот вопрос. Кроме этого, документом внедряются к применению два коэффициента ликвидности. Требования к капиталу будут увеличен как количественно, так и качественно. К 2019 году банки будут вынуждены увеличить уровень общей достаточности в 4,5% вместо 2%. требования к ликвидности реализуются, чтобы уменьшить проблемы несостоятельности, вытекающие из эффекта домино межбанковского рынка. Согласно Базель III, банкам придется соответствовать двум нормативам ликвидности: коэффициент покрытия (краткосрочной) ликвидности (LCR) и коэффициент чистого стабильного (долгосрочного) финансирования (NSFR). Кроме того, Базель III включает в себя макропруденциальные подходы регулирования, предусматривая два вида буферов капитала. Во время стабильного развития банки должны будут создать буфер сохранения капитала в размере 2,5%, так что общее требование общего капитала поднимается до 7%. Во время кредитной экспеанции этот буфер может быть уменьшено для покрытия убытков. В зависимости от национальных условий, власти будут уполномочены поднять дополнительный контр-циклический буфер от 0 до 2,5% в целях противодействия чрезмерного кредитного рост, который может вызывать системные риски. В то время как Базель III можно считать необходимым шагом вперед, он имеет ряд недостатков по отношению к регулированию СЗФИ и системного риска. Основная проблема требований к капиталу является их зависимость от взвешенных по риску активов. Эти активы не включают в себя деятельность межбанковских кредитов и других финансовых активов, что могут не отражать истинные риски, связанные с этими активами, где даже самые сильные требования к капиталу могут оказаться бесполезными [88]. Для усовершенствования комплекса мер макропруденциального регулирования регулятору необходимо учитывать следующие рекомендации: 1 - При проведении ранней диагностики нестабильности банковской системы, дополнительно к применению рейтинговой системы оценки CAMELS, 113

необходимо применять и макропруденциальную оценку системы в целях выявления проблемных системообразующих институтов. То есть необходимо проводить диагностику устойчивости не только на уровне отдельных банков, но и на уровне системы. Регуляторам необходимо проводить мониторинг накопления кризисного потенциала банковской системы, выявлять системные риски, основывающихся на комплексе следующих методов. Во первых, это – определение системообразующих звеньев банковского сектора, с учетом следующих признаков системности: - размер (активов) - взаимосвязанность - низкая заменимость - глобальные (межстрановые) виды деятельности - сложность (запутанность). По второму и пятому видам признаков рекомендуется использовать метод определения топологии связей (из теории информации), подробно представленный нами в предыдущем параграфе. Уровень заменимости определяет, насколько монополизирован банк в определенной отрасли экономики или регионе страны. Используя различные методы оценки уровня концентрации банка, регуляторы должны быть бдительными в данном отношении. Самым распространенным из таких методов является коэффициент Херфиндаля-Хиршмана. Межстрановая активность банка определяется суммированием размера международных требований с размером международных обязательств. Чем выше показатель, тем выше потенциал системного риска, то есть выше системная значимость анализируемого банка. Уровень сложности измеряется номинальной стоимостью деривативов ОТС и активов третьего уровня (активы, чья справедливая стоимость не может быть определена рыночным подходом). Чем сложнее банк по своей структуре, тем больше затрат и времени, необходимых для разрешения проблем банка [92]. Эти подходы могут быть использованы для разработки принципов определения СЗФИ. Кроме существующих методов стресс-тестирования и оценки финансовой устойчивости финансового сектора РК, необходимо на постоянной основе оценивать факторы уязвимости банковской системы, применяя методы эконометрического анализа. 2 - Во избежание понятийного разночтения в научно-академических пособиях и нормативных документах необходимо четко обусловить два разных определения понятиям «микропруденциальный» и «макропруденциальный» внесением соответствующих изменений и дополнений в «Закон о Национальном Банке»; в «Закон о банках и банковской деятельности в Республики Казахстан»; и в подзаконные акты, регулирующие деятельность банков и в документы, определяющие цели и задачи обеспечения финансовой 114

стабильности. Тогда регуляторные макропруденциальные меры будут иметь законодательный фундамент. 3 – Макропруденциальное регулирование системообразующих банков. К 2016 году регулятор ужесточит требования к СЗБ – потребует увеличения размера резервов в качестве гарантии защиты от потерь. Внедрение новых «системных» требований и мер, по крайней мере, частично уменьшит вероятность системного кризиса и, в частности, интенсивность таких кризисов путем поглощения отрицательных воздействий дефолта системно-значимых банков. И регуляторы, естественно, будут продолжать искать новые меры макропруденциального регулирования, будь то меры эмпирического или качественного характеров. G20 предлагает трехсторонний подход управления рисками системнозначимых банков: повышение способности абсорбировать убытки за счет добавочного (дополнительного) капитала, снижение системного влияния на рынок и более интенсивный и эффективный надзор. Если обратить внимание на рекомендации ученых, то можно заметить разнообразные советы. Так, Ларри Уолл (2009) предлагает, чтобы банки были обязаны выпускать долговые ценные бумаги, которые могут быть переконвертированы в капитал в случае, когда банк будет иметь финансовые трудности. Банки должны иметь механизмы и средства, что помогали бы приобрести дополнительный капитал, в случае нехватки собственного. По нашему мнению, данный подход имеет риск «моральной безответственности» перед обществом (налогоплательщиками). Таким инструментом можно злоупотребить. Инструмент также будет увеличивать внешнюю зависимость. Инструмент в кризисное время будет также увеличивать риск ликвидности. При этом нужно иметь в виду, что цены на акцию резко снижаются и принимать минимальные отметки в своей истории. По теории известно, что долговой инструмент по своей природе – фиксированный, в отличие от долевых, в которые они будут конвертироваться в кризисное время. Стоит ли кредиторам идти на такой риск!? А убеждать кредиторов переконвертировать их активы в акции придется убеждать регуляторным органам, что будет требовать затрат времени, в течение которого положение банка может ухудшиться еще на несколько пунктов вниз. Такие силы уже придется применять не самим банкам, а их регулятору. Кредиторы будут требовать в таком случае улучшение риск-менеджмента банка, что гарантировалось бы государством. Такую практику уже пережило регуляторное ведомство Казахстана, что в свою очередь потребовало изменение некоторых законодательных норм в области назначения временного исполнительного менеджмента на время санации банков. Еще один ученый, Джеймс Томсон (2009) предлагает систему применять пятиуровневую классификацию системно-значимых институтов. Банковские эксперты будут определять уровень какой-либо конкретного банка. Как только банки будут увеличивать свою системную значимость, так сразу же будут обязать выполнять дополнительные пруденциальные требования. Но как мы 115

уже отмечали, системная значимость может изменяться, это непостоянный атрибут. При этом необходимо учитывать не только размеры банков входе определения их системной значимости. Системную значимость необходимо проверять часто на присутствие (отсутствие) такого признака. И поэтому нужно часто обновлять список системообразующих банков. При этом нельзя нашему регулятору сравнивать себя развитыми странами: будь то размеры банка или уровень его взаимосвязанности и концентрированности. Ведь во время недавнего кризиса признаки уязвимости крупных банков были заметны, когда один из крупнейших российских банков долго колебался становиться акционером (вливать свои средства) во имя спасения наших отечественных банков, в результате воздержался принимать столь рискованное на их взгляд решение. Поэтому регулятору в любом случае необходимо иметь у себя достаточное количество предшествующих макропруденциальных инструментов, нежели пост-кризисных, затратных. Затратных - по отношению к экономике. Средства крупных инвесторов, переназначенные на расширение и дальнейшее развитие реального сектора, будут призваны быть вовлеченными на спасение банковской системы, с помощью уговоров государства, что для банков станет привычным. Как отмечается в статьях западных ученых, отказ финансовой системы может генерировать социальные издержки в виде широко распространенной бедности и безработицы, что в свою очередь может способствовать увеличению числа преступлений в обществе [29, p.207]. Недавний кризис доказал, что пруденциальные требования не смогли стать достаточной преградой против «наводнения» уязвимости банковской системы. В целом, любой СЗБ должен получать особенно пристальное внимание надзора за его деятельностью: принятие риска, управление рисками, финансовое состояние, и выполнение нормативов по установлению высоких уровней достаточности капитала и ликвидности. 4 - Накопление системных рисков по причине взаимосвязанности банков. Регулятору нужно иметь в виду, что при определении системной значимости, существуют две концепции измерения: 1 - временное (циклическое) измерение, 2 - межсекторальное измерение (уровень взаимосвязанности ФИ). Измерение времени фокусируется на процикличности финансовой системы; межсекторальный аспект измерения – на рисках концентрации и межбалансовых связей. 5 - Необходим тандем в банковском регулировании: между макропруденциальной политикой и стандартами банковского надзора «Базель3». Считается, что совокупность новых требований к капиталу и ликвидности для банков, известное как «Базель-3», должно быть введено в использование регуляторами всего мира до 2019 года. Регуляторные реформы носят макропруденциальный характер и основаны на принципах контрциклического регулирования. Эксперты все же считают, что эти меры недостаточны и требуют финализации данного стандарта по банковскому надзору [93]. Потому что по текущему состоянию процесса ратификации Базель-3 все еще 116

сфокусирован на микропруденциальных принципах регулирования, нежели на макропруденциальных, решая задачи стабильности банков на индивидуальном уровне. Быстрый рост объемов кредитования, что производилось путем снижения цен на кредитные ресурсы, создает диспропорцию в банковских балансах, что выражается острой нехваткой фондирования кредитования со стороны обязательств в банках. Очевидно, что депозитный портфель банков составляет основной источник фондирования банковской деятельности, а остальные обязательства тем временем служат косвенными (сопутствующими) ресурсами. Динамичный рост активов требует в том же количестве роста части пассивов, следовательно, данное обстоятельство не будет ждать роста основных обязательств банков, поэтому банки в данном случае будут прибегать к привлечению других видов обязательств, например в виде межбанковских заимствований. То есть резкий рост объемов кредитных портфелей в банках приводит к нарастанию межбанковской взаимосвязанности и образованию системного риска на межбанковском рынке. Данное обстоятельство объясняет, почему системные риски проявляют проциклический характер. Таким образом, эксперты БМР предлагает использовать следующие индикаторы проведения финансового анализа банков в целях макропруденциального надзора: - темп роста кредитного портфеля по отношению к ВВП - отношение косвенных пассивов к основным пассивам (отношение М0 к остальным видам денежных агрегатов) [93]. 6 – Обеспечение институциональной и кадровой инфраструктуры макропруденциального регулирования В каждой стране должен быть конкретный законодательно уполномоченный орган, обязанный выполнять макропруденциальные обязанности. Этот орган должен быть оснащен инструментами мониторинга и оценки возникающих рисков для финансовой стабильности в его юрисдикции. Существует консенсус, что нет необходимости менять нынешний мандат центральных банков сохранения ценовой стабильности в среднесрочной перспективе. Усиление акцента на финансовую стабильность и макропруденциальным мерам создает проблемы для денежно-кредитной политики и наоборот. Центральные банки не должны стоять в стороне сложа руки, пока дефолт не произойдет до вмешательства. Денежно-кредитная политика и финансовая стабильность взаимодействуют и влияют друг на друга. Кажется, что оптимальный компромисс между стабильностью цен и целей финансовой стабильности невозможен. Но на самом деле необходимо стараться достичь синергетического эффекта. Денежно-кредитная политика влияет на цены, чьи разработки имеют значительное влияние на увеличение подверженности к риску с макропруденциальной сточки зрения. Во многих центральных банках уже есть определенная база для надзора за их деятельностью критических платежных и расчетных систем [93]. Такой орган будет уполномочен предоставлять информацию о состоянии «здоровья» 117

и эффективности финансовых институтов, об изменениях на финансовых рынках, имеющих отношение к оценке финансовой устойчивости, результаты мониторинга различных финансовых показателей и стресс-тестов. Кроме ответственности за предоставление результатов аналитических обзоров, главная задача регуляторного органа является правильное определение макропруденциального режима в области финансового надзора и регулирования. Эти режимы не должны противоречить основным целям и задачам финансового регулирования. Эффективность мандата макропруденциальной политики потребует разделения труда с конкретными обязанностями для поддержания финансовой стабильности не только в сочетании стабильности цен, но и в области финансового надзора. Эти центральные банки также должны нести ответственность в проведении системного надзора и в определении, какие институты являются системными, а какие нет. Цель здесь состоит не только в обеспечении системной стабильности и усилении надзора, но и в снижении потребности в затратных посткризисных государственных мерах. Как отмечают ученые, макропруденциальные меры финансового регулирования не могут замещать микропруденциальные инструменты и разработка первых должна учитывать уровень развития экономики, режим валютного курса, и др. [94]. Первичной целью макропруденциального регулирования должны стать мониторинг, анализ и идентификация потенциальных угроз и рисков финансовой системы в масштабах экономики в целом (системные риски и их источники) и разработка и принятие ответных мер воздействия в целях их урегулирования и минимизации. Тогда как конечная цель, при этом заключается не в определении максимального полного списка потенциальных рисков, а в определении приоритетности и минимизации риска, когда он становится существенным (значимым) в масштабах финансовой системы и экономики в целом. Макропруденциальные власти должны быть оснащены полным набором ресурсов и полномочий. Учитывая тесную связь макропруденциальных подходов с макроэкономическими и микропруденциальными, мандат должен быть уметь маневрировать инструментами, что не противоречил бы один другому. При этом такой мандат должен иметь всю ту информацию, которой располагают микропруденциальный надзор. В этом направлении важно иметь в виду, что развитие системного макропруденциальной надзора и, в частности, использование макропруденциальных инструментов является развивающейся областью, в которой необходимо будет аккумулировать знания, понимание и рациональный опыт. Наука в этой области все еще находится на ранней стадии, так что разарбатываемые аналитические подходы и меры должны быть эффективными чтобы предвещать существование рисков в целях провведения эффективного макропруденциальной надзора. Последнее требует достаточное количество достаточно квалифицированных кадров в области СЗФИ. Работники данной сферы будут нести ответственность в соотношении используемых 118

непротиворечащих друг-другу инструментов финансовой стабильности и денежно-кредитной политики. Поэтому Национальному банку РК необходимо решить какое свое подразделение обделить точными функциями макропруденциального надзора по приемлемости и удобности использования, дополнительных пруденциальных мер регулирования: в ДФС или в КФН. По нашему мнению, первое подразделение должно быть обязанным проводить аналитические обзоры в области макропруденциальной политики (не только Отчет по финансовой стабильности) по примеру России и стран Европы. Нельзя останавливаться на достигнутом уровне: довольствоваться проведением стресстестов и подсчетами АИФУ. А Комитету, как надзорному органу, удобнее будет информировать общество списком СЗБ, и периодически обновлять его, основываясь на аналитические и научно-прикладные методы расчета. В целях проведения таких расчетов было бы полезным создать соответствующее аналитическое подразделение в КФН, наделив такового, таким образом, ответственностью за качество проведения аналитических расчетов. Расширение штата в данном направлении будет являться мерой менее затратной, по сравнению с посткризисным спасением банков, требующее колоссальные суммы вливаний, не говоря о сложности проведения продолжающихся переговоров и убеждений во имя сохранения целостности и стабильности финансовой системы, и экономики в целом. Развитие финансового регулирования РК очевидно предполагает, что в деятельность инспекционного и дистанционного надзоров в будущем будет включена проверка исполнения дополнительных макропруденциальных требований. Для этого последним необходимо будет расширять знания в области исследования макропруденциальных проблем финансового рынка. 7 – «Теневой банкинг». Рыночная дисциплина. Транспарентность При разработке системы макропруденциальной надзора, важно расширить систему в сторону выявления потенциальных системных рисков и соответствующих регуляторных мер в отношении теневой банковской деятельности. СФС определяет теневую банковскую систему, как систему кредитного посредничества, которая включает учреждения и деятельность, находящихся за пределами регулярной банковской системы [95]. Таким финансовым посредникам нормативные стандарты банковского сектора не применимы. Обычно, число кредитующих учреждений могут увеличиться в периоды увеличения нормативных требований. Данное положение означает, что рамки вновь разрабатываемых регуляторных требований должны охватывать и их деятельность. Поэтому макропруденциальный надзор должен быть способным определить новые типы учреждений финансового посредничества; иметь полномочия для получения информации, необходимой для установления, являются ли эти учреждения источником системного риска; и полномочия по применению инструментов регулирования по отношению к снижению системных рисков такого рода. Уязвимость кредитных учреждений могут вызвать риск ликвидности для банковской системы. Конечно, 119

регулирование в данной области вызвано направленность регуляторных органов развитых стран к ужесточению требований по отношению рынка инструментов краткосрочных финансовых инструментов, повышая их транспарентность. Но для нас существует риск в области организаций, осуществляющих отдельные виды банковсих операций. Ведь все более ужесточающие меры регулирования пост-кризисного периода, как мы уже отметили, создает стимулы обойти такие требования, сменив свою институциональную принадлежность на менее регулируемую. Правильно было проведение в Казахстане реформы в области микрокредитных организаций, что требует выполнение пруденциальных нормативов, обязательное участие в кредитном бюро и обязательную учетную регистрацию [97]. В целях выполнения требований рыночной дисциплины, регулирование теперь должно касаться межсекторальных связей между банками и микрофинансовыми организациями. Регулирование отношений между банками и теневых банков включает в себя тщательное пруденциальные правила. Регулятору рекомендуется объявлять список системообразующих финансовых институтов. Итоги наших исследований системной значимости банков сводятся к тому, что такими выступают, в основном крупные, по размеру банки. Рыночную дисциплину банков необходимо развивать в направлении увеличении ответственности рисковой деятельности перед всей системой, а, следовательно, всей экономикой. Эффективность деятельности системно-значимого банка должна быть одной из главных целей в регулировании системных рисков. Без регулирования системные риски не могут быть предотвращены сами по себе рыночными способами. Просто потому что индивидуальной ответственности банки брать не хотят. Ведь, прежде всего, думается, нужно спасти и защитить себя. При этом если в это еще вовлекается регуляторный орган, то не противится, и для этих же целей постфактум могут признать свою системную опасность. Для этих целей банки должна быть бдительно подходить к данному требованию. Вот почему важно объявлять список СЗБ. Еще одним важным источником беспокойства для регуляторных органов является полное отсутствие отказов на межбанковских и денежных рынках. Есть один возможный ответ: рыночная дисциплина. На сегодняшний день рыночная дисциплина не работает для межбанковского рынка. Отслежвание за межбанковским рынком поможет сократить будущие затраты центрального банка по выполнению своей функции кредитора последней инстанцией перед всей системой. Чтобы регулировать такой рынок, необходимо перенять опыт частного клирингового центра. Частные клиринговые агентства США используют набор инструментов, как залог (авансовый депозит), требования к капиталу или двусторонние лимиты заимствований [94, p.273]. За развитием рынка можно проследить с помощью динамики индекса межбанковских заимствований. Например, в Европе используется индекс LIBOR-OIS spread, который представляет собой разницу между трехмесячной ставкой LIBOR и трехмесячной ставкой свопов на индекс овернайт. Однако в то же время 120

учеными отмечается, что, чрезвычайно узкий спрэд LIBOR-OIS не может быть рассмотрен как указатель надлежащего функционирования межбанковского рынка. Но он может являться отражением признака избыточной ликвидности, предоставляемые центральными банками [96, p.34]. 8 - Интеграция регуляторных целей и норм на наднациональном уровне Международное регулирование финансовых систем стала предметом обсуждений среди финансистов. Мировой кризис усилил важность экономических реформ на международном и национальном уровнях. Существуют две основные категории: реформы, которые могут уменьшить вероятность и серьезность будущих кризисов и реформ, которые могут улучшить макроэкономическую и финансовую устойчивость в случае кризиса. На международном уровне наиболее прямой задачей является совершенствование регулирования мировой финансовой системы. В таком случае реформа включает в себя согласованное, эффективное регулирование группами глобальных банков, которые составляют основу международной финансовой системы. Это будет способствовать основанию более глубокой базы знаний о международной деятельности этих банков, огромной совокупности статистики и полной интеграции международных финансовых центров. В 2011 году страны G20 проявили заинтересованность в разработке национальных подходов регулирования СЗФИ и запросили от Совета по финансовой стабильности и Базельского комитета по банковскому надзору представить проект регламента для банковских групп, которые системно значимы на национальном уровне [96, p.40]. В октябре 2012 года Базельский комитет опубликовал соответствующий набор подходов под названием «Система регулирования внутренними системообразующими банками». Глобальные или внутренние системно значимые учреждения могут иметь значимые зарубежные дочерние компании, которые также могут попасть под классификацию СЗФИ в принимающей стране. Названный документ обеспечивает полномочиями локальные регуляторные органы в таких случаях. Конечно, регуляторы принимающих и базирующихся стран могут скооперироваться, но в конечном итоге принимающая сторона может самостоятельно принимать решения. В международном контексте возникают два вопроса: единый подход к регулированию возможно, и, если это так, кто должен действовать в качестве международного кредитор последней инстанции? Ученые находят, что международное сотрудничество является естественным и наиболее эффективным ответом государств, которые разделяют интерес в предотвращении глобального кризиса, который затрагивает их по отдельности, несмотря на многочисленные исторические, культурные и правовые различия. Единый подход к регулированию, таким образом, представляется целесообразным для смягчения системных рисков. Для анализа моделей международного системного риска необходимо интерпретировать такие данные и разработать соответствующие профилактические меры регулирования. Основным элементом международной 121

политики реформ является построение сильной международной защиты. Если финансовая глобализация представляет собой увеличение размера финансовых активов по отношению к темпам роста реального сектора экономики, высокой степенью взаимозависимости финансовых системы и усложнением структуры финансовой системы, то макропруденциальная политика будет являться той контрмерой, что будет предвещать и смягчать последствия глобальных дисбалансов. Основная ответственность за адаптацию экономических режимов в связи с финансовой глобализации лежит на самих регуляторах. Наряду с этим, реформы внутренней экономической политики должны дополнять и гармонизироваться параллельно с реформами на международном уровне. Хотя было множество экономических реформ в связи с кризисом, еще многое предстоит сделать в плане разработки глобальных и национальных макропруденциальных регулирующих рамок, которые могут справиться с негативными последствиями высокого уровня международной финансовой интеграции. Итак, результаты исследования, изложенные в данной главе, позволяют сделать следующие выводы: 1. При помощи применения метода сетевого анализа из теории информации была впервые разработана методология выявления СЗБ РК, наряду с чем, была построена топология межбанковских связей, рассчитаны значения коэффициентов системной значимости для всех БВУ РК, на основе чего сформированы предложения, и рекомендации по усовершенствованию мер регулирования системно-значимых банков РК 2. На основе исследований и аналитической работы, проведенные в предыдущих разделах, были сформирован ряд предложений и рекомендаций по развитию работы в области макропруденциального регулирования банковской системы РК.

122

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В данной диссертационной работе представлены пути совершенствования существующей практики макропруденциального регулирования системной стабильности банковского сектора РК. В диссертационной работе представлен анализ международного опыта финансовых регуляторов в области обеспечения финансовой стабильности банковской системы. Кроме того, был изучен опыт отечественных регуляторных органов в проведении стабилизационных и макропруденциальных мер по поддержанию системной стабильности банковского сектора Республики Казахстан. Учитывая цель и задачи диссертационной работы, были выработаны авторские подходы к толкованию терминов, связанных с реализацией практики макропруденциального регулирования, как «стабильность банковской системы», «системообразующий банк» и «системный риск» в системе отношений между банковской системой и ее регулятора. Также, уточнены в собственной авторские интерпретации дефиниции некоторых функционально необходимых понятий в системе обеспечения финансовой стабильности банковской сектора. 1. Банковская система определена как целостная совокупность банков второго уровня, организаций, осуществляющих отдельные виды банковских операций и Национального банка РК, которые находятся в постоянном развитии, взаимосвязи и взаимодействии между собой; часть экономической системы РК. 2. Стабильность банковской системы представлена как ее способность оставаться нерушимой при проявлении системного риска и сохранить свою целостность в динамике. 3. При проведении диагностики нестабильности банковской системы, дополнительно к применению рейтинговой системы оценки CAMELS, необходимо применять и макропруденциальную оценку системы в целях выявления проблемных системообразующих институтов. То есть необходимо проводить диагностику устойчивости не только на уровне отдельных банков, но и на уровне системы. Регуляторам необходимо проводить мониторинг накопления кризисного потенциала банковской системы, выявлять системные риски, основывающихся на комплексе следующих признаков системности: размер (активов); взаимосвязанность; низкая заменимость; глобальные (межстрановые) виды деятельности; сложность. 4. Причиной проявления системного риска служит «разрушаемая» деятельность системообразующих элементов банковской системы. Их «разрушительный» характер может проявиться в силу воздействия внешних и внутренних факторов риска. 5. В диссертации предложено рабочее определение: Системный риск – это риск дефолта системообразующего звена финансовой системы, что в свою 123

очередь по цепной реакции может вызвать дефолт других участников, приводя к более значительным финансовым затруднениям. 6. В работе разработано и предложено рабочее определение: СЗБ – это банки, имеющие значительную долю в системе по соотношению активов и пассивов к общему объему активов и пассивов банковской системы страны; имеющие развернутую сеть филиалов в таких областях республики, где не существует альтернативной возможности предоставления банковских услуг; имеющие значительные суммы требований и обязательств на рынке межбанковских услуг. 7. Диссертационная работа определяет организационную роль Национального банка Республики Казахстан и его ведомств в системе макропруденциального регулирования за деятельностью банков РК. Ответственность этого органа теперь – не только обеспечение стабильности цен и национальной валюты, но в системной стабильности банковской системы. При проведении девальвации валюты необходимо также прибегать к мерам недопущения рисковых ситуаций для банков, вытекающих в результате снижения курса валюты. Необходимо выбрать наиболее оптимальные уровни маневрирования между инструментами двух политик. Неоднократно валютный риск потребителей являлся причиной кредитного риска для банков, что ухудшает состояние активов, а впоследствии – капитала банков. Поэтому работники данной сферы несут ответственность в соотношении используемых непротиворечащих инструментов финансовой стабильности и денежнокредитной политики. Также выбор макропруденциальных инструментов должен согласовываться с целями и задачами других видов экономической политики (фискальной, денежно-кредитной и пруденциальной). Во избежание таких «конфликтов» повышение уровня кадрового состава – это самое необходимое условие. 8. В диссертационной работе впервые представлена нелинейная эконометрическая модель бинарного типа, на основе чего удалось обозначить основные факторы системной уязвимости банковской системы РК. Сделан вывод, что основными факторами является низкое качество менеджмента в банках, рост ставок по депозитам физических лиц (свидетельствует о проблемах с ликвидностью в банковском секторе) и низкое качество активов (о котором можно было заметить резким ростом суммы созданных провизий). 9. Разработанные в диссертационной работе новые практические рекомендации по методам определения системообразующих банков будут способствовать улучшению механизма раннего предупреждения системных рисков, присущих банковской системе. Новый подход по использованию метода сетевого анализа на глобальном уровне позволяет на объективной основе определить перечень таких банков в системе. 10. Предложенное в диссертации проведение эконометрических оценок полезно тем, что регулятор получает для себя хотя бы статистически вероятностное основание в выборе конкретных инструментов регулирования. По сравнению с существующем ныне методом анализа устойчивости 124

банковской системы (АИФУ), разработанная в работе модель смогла вывести дополнительные проблемы. Если АИФУ в течение нескольких последовательных оценок указывает на существование только кредитных рисков (следовательно, отражаясь на снижении показателя эффективности менеджмента), то в дополнение к этому представленная в данной работе модель помогает выявить проблемы с ликвидностью. Конечно регуляторы, имеющие долгосрочный опыт работы интуитивно чувствуют и понимают о том, какие факторы влияют на ухудшение стабильности системы. Но интуиция недостаточна в разработке нормативных регуляторных требований по отношению к банкам. Любое подобное решение требует несубъективного обоснования. В данном случае наша эконометрическая модель помогает обоснованно выбрать инструменты по предотвращению в будущем проблем нехватки ликвидности. Мы можем с уверенностью одобрить внедрение новых индикаторов ликвидности (краткосрочной и долгосрочной), предлагаемых в обновленном документе стандартов Базель-3. Согласно новому стандарту, банкам придется соответствовать двум нормативам ликвидности: коэффициент покрытия (краткосрочной) ликвидности (LCR) и коэффициент чистого стабильного (долгосрочного) финансирования (NSFR). Таким образом, использование усовершенствованных методов определения системообразующих банков на основе сетевого анализа способствует улучшению механизма раннего предупреждения системных рисков банков, а нелинейная эконометрическая модель бинарного типа, позволяет выявить основные факторы системной уязвимости банковской сферы. Макропруденциальное регулирование в отечественной системе финансовой политики требует радикальных изменений в нормативной, аналитической, инструментальной и кадровой инфраструктуре, чтобы объективно иметь право предъявлять дополнительные требования к субъектам макропруденциального надзора.

125

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1 Сатова Р.К., Сыздыкова Д.Т. Проблемы финансовой устойчивости банка. – Павлодар: СГУ им. С. Торайгырова, 1999. – 101 с. 2 Сеилова З.С. Региональный аcпект развития банковской системы Республики Казахстан: диc. … канд. экон. наук. – Алматы, 1999.- 122 с. 3 Корнилова Л.П. Влияние рисков на надежность банка (на примерах банках второго уровня Республики Казахстан): диc. … канд. экон. наук. – Алматы, 1999. – 164 с. 4 Святов С.А. Национальная банковская система: теория, практика и приоритеты институциональных преобразований: диc. … док. экон. наук. – Алматы, 2010. – 331 с. 5 Талисманов Ю.Л. Совершенстование государственного регулирования деятельности системообразующих российских банков: диc. … канд. экон. наук. – Москва, 2010. – 171 с. 6 Хамитов Н.Н., Байбулатов Р.Ж. «Банковский надзор в Казахстане» Учебное пособие. – Алматы: «Экономика», 2001 – 198 с. 7 Лаврушин О. И., Валенцева Н.И. и др. Банковское дело: учебник / под ред. О. И. Лаврушина. - 10-е изд., перераб. и доп. - М.: КНОРУС, 2013. 800 с. 8 Калиева Г.Т. Коммерческие банки в Казахстане и проблемы обеспечения их устойчивости: диc. … док. экон. наук. – Алматы, 2000. – 274 с. 9 Садвокасова К.Ж., Мусина А.А. Правовое регулирование банковской деятельности: учебное пособие. – Астана: Фолиант, 2009. – 320 с. 10 Короткова Е.А. Устойчивость банковской системы России и ее обеспечение: диc. … канд. экон. наук. – Волгоград, 2005. – 228 с. 11 Аджиева И.Х. Повышение финансовой устойчивости банковской системы России: диc. … канд. экон. наук. – Москва, 2008. – 160 с. 12 Банковская система в современной экономике: учебное пособие / под ред. проф. О.И. Лаврушина. – М.: Кнорус, 2011. - 360 с. 13 Мюллер В.К. Новый англо-русский словарь: около 170 000 слов и словосочетаний. – М.: Русский язык – медиа, 2004. – 946 с. 14 Ларионова И.В. Стабильность банковской системы в условиях переходной экономики: диc. … док. экон. наук. – Москва, 2001. – 419 с. 15 Минасова В.А., Губина И.Ю. Латинский словарь юридических терминов и выражений. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2000. – 320 с. 16 Герхард Финк. Учебный латинско-русский словарь: тематический словарь с примерами словоупотребления. – М.: АСТ: Астрель, 2006. – 159 с. 17 Акимов М.С. К вопросу стабильности банковской системы в условиях кризиса». Электронное периодическое научное издание // Системное управление. – 2008. - №2.

126

18 Kamgna S.Y. et al. Proposed indicators for macro-prudential supervision of the banking system in the CEMAC zone // MPRA Munich Personal RePEc Archive Paper. – 17095. 19 Гусманова Ж.А. Совершенствование механизма регулирования банковской деятельности (на материалах РК): диc. … канд. экон. наук. – Караганда, 2009. – 179 с. 20 Хасянова С.Ю. О системе оценки финансовой устойчивости банковского сектора // Деньги и кредит. – 2012. - №2. - С. 24-28. 21 Borio C. Towards a macroprudential framework for financial supervision and regulation? // CESifo Economic Studies. – 2003. - Vol 49, №2. – P. 181–216. 22 О Концепции развития финансового сектора Республики Казахстан в посткризисный период. Указ Президента Республики Казахстан №923 от 1 февраля 2010 года. – Астана: Акорда, 2010, февраль - 10 23 Абишева Д.Д. Финансовое регулирование после кризиса: акцент на макропруденциальный подход // Материалы VII международной научнопрактической конференции «Экономика, социология, право: новые вызовы и перспективы». – М., 2011. – С. 9-11. 24 Каурова Н.Н. Финансово-экономическая безопасность в условиях открытости национальной экономики (теоретико-методологический аспект): диc. … док. экон. наук. – Москва, 2013. – 377 с. 25 Trichet J.C. President of the ECB. Distinguished Lecture at the University of Cambridge. – 2009, December – 10. 26 Говтвань О. Дж. Методология и опыт прогнозирования российской денежно-банковской системы. - М.: Макс-Пресс, 2009. – 360 с. 27 Миркин Я.М. Финансовое будущее России: экстремумы, бумы, системные риски. - М.: GELEOS Publishing House; Кэпитал Трейд Компани, 2011. - 480 с. 28 Boran Milan. Market Dynamics & Systemic Risk // 23rd Australasian Finance and Banking Conference 2010 Paper. – 2010, June 4. 29 Адамбекова А.А. Финансовый рынок Казахстана: становление и развитие. - Алматы: Дәуір, 2007.- 416 с. 30 Steven L. Schwarcz. Systemic risk. Duke Law School Legal Studies Paper // Georgetown Law Journal. – 2008. - Vol. 97, №163(1). – Р. 193-249. 31 Krause, Andreas and Giansante, Simone, Interbank Lending and the Spread of Bank Failures: A Network Model of Systemic Risk //Journal of Economic Behavior and Organization 83(3). – UK. – 2012. – p.p. 583-608. 32 Закон Республики Казахстан от 30 марта 1995 года №2155 «О Национальном Банке Республики Казахстан». 33 Электронный онлайн ресурс «Викисловарь» // http://ru.wiktionary.org/wiki/системный. 25.09.2013г. 34 Ожегов С.И. «Словарь русского языка: ок. 53 000 слов». 24-изд. испр. / под ред. Л.И. Скворцова. - М.: Мир и образование; Астрель; Оникс, 2012. – 640 с. 127

35 Бортников Г.П. Истоки угрозы крупных банков для финансовой системы // Управление в кредитной организации. - 2010. - №2. – С. 18. 36 Абишева Д.Д. Методы Европейского центрального банка в системе оценки системных рисков // Materialy IX Miedzynarodowej naukowi-praktycznej konferenji «Wyksztalcenie I nauka bez granic-2013». Ekonomiczne nauki. – Przemysl: «Sp. z o.o. Nauka i studia». - 2013. – Vol. 1. – P. 28-32. 37 FSB, IMF, BIS: Guidance to Assess the Systemic Importance of Financial Institutions. Markets and Instruments: Initial Considerations. 38 Financial Stability Board Report. Policy Measures to Address Systemically Important Financial Institutions. – 2011, November. 39 // http:www.fdic.gov/bank/individual/failed/banklist. 10.11.2011. 40 Chirlean D. et al. Use of macroprudential instruments in eastern European countries: a case study. 41 Lim C. et al. Macroprudential Policy: What Instruments and How to Use Them? Lessons from Country Experiences // IMF Working Paper. – 2011. - № 11(238) 42 Demirguc-Kunt A., Detragiache E. Monitoring banking sector fragility: a multivariate logit approach. – IMF, 1999. – 27 p. 43 Бахмутова Е. Из Отчета Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций. 2008. 44 Republic of Kazakhstan. Financial Sector Assessment. The Joint IMF-World Bank Financial Sector Assessment Program. – 2009, June. 45 Меморандум по вопросам финансовой стабильности. - 2007, ноябрь – 10. 46 Отчет о финансовой стабильности за 2007 год. 47 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций. 2007 год. 48 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций. 2008 год 49 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций. 2009 год. 50 Постановление Правления Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций от 28 апреля 2008 года № 70. 51 Оценка финансовой устойчивости банковской системы на базе агрегированного индекса финансовой устойчивости по сост. на 01.01.2013 г. Агентство Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций 52 Мубарак Ж. Влияние качества активов на финансовую устойчивость коммерческих банков РК: диc. … канд. экон. наук. – Алматы, 2010. – 140 c. 53 Отчет о финансовой стабильности Казахстана, декабрь 2008 года

128

54 Закон Республики Казахстан № 72-IV «О внесении изменений и дополнений в некоторые законодательные акты Республики Казахстан по вопросам устойчивости финансовой системы» от 23.10.2008 г. 55 Постановление Правления Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций от 28.11.2008 года № 200 «Об утверждении Правил применения мер раннего реагирования и методики определения факторов, влияющих на ухудшение финансового положения банков второго уровня, накопительных пенсионных фондов и (или) организации, осуществляющей инвестиционное управление пенсионными активами, страховой (перестраховочной) организации». 56 Закон Республики Казахстан №185-4 «О внесении изменений и дополнений в некоторые законодательные акты Республики Казахстан по вопросам совершенствования законодательства Республики Казахстан о платежах и переводах денег, бухгалтерском учете и финансовой отчетности финансовых организаций, банковской деятельности и деятельности Национального Банка Республики Казахстан» от 11.07.2009 г. 57 Отчет «Экономические и финансовые риски Казахстана». Национальный аналитический центр при Правительстве Республики Казахстан. Астана, 2011. 58 Andrew Bailey's Prudential Regulation Authority speech in full. – 2011, June – 20. 59 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций за 2004 год. 60 Закон Республики Казахстан «О государственном регулировании и надзоре финансового рынка и финансовых организаций» от 04.07.2003г. 61 Отчет о финансовой стабильности РК 2006 год. 62 Постановление правления Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций № 358 от 30.09.2005 г. 63 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций за 2005 год. 64 Правила классификации активов, условных обязательств и создания провизий (резервов) против них, утвержденных постановлением Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций от 25.12.2006 года. 65 Cihák Martin. Central Banks and Financial Stability: A Survey of Financial Stability Reports. - 2006. 66 Еспаев С.С. Глобальный финансово-экономический кризис: причины, особенности и новая архитектоника.– Алматы: Институт экономики КН МОН РК, 2013.– 383 с. 67 Постановление Правительства РК №1085 от 25.11.2008 г. 68 Отчет о финансовой стабильности за 2009 год. 69 Годовой отчет Национального банка Республики Казахстан за 2010 год. 70 Отчет о финансовой стабильности за 2011 год. 129

71 Отчет о финансовой стабильности за 2010 год. 72 Заседание Совета по финансовой стабильности и развитию финансового рынка Республики Казахстан от 11 марта 2011 г. 73 Отчет о финансовой стабильности за 2012 год. 74 Отчет Агентства Республики Казахстан по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций, 2010 год. 75 Dullmann K., Puzanova N. Systemic risk contributions: a credit portfolio approach // Deutsche Bundesbank. Discussion paper. -2011. - №8. – 34 p. 76 Моисеев C.Р. Контрциклическое регулирование: динамические резервы и резервный капитал // Банковское дело. - 2009. - №10. – С. 12-20. 77 Указ Президента №994 от 12.06.2010 г. «О Совете по финансовой стабильности и развитию финансового рынка РК». 78 Кидуелл Д. Финансовые институты, рынки и деньги. - 2000. – 670 c. 79 Постановление Правления Национального банка Республики Казахстан от 24 августа 2012 года № 274. 80 Бец А.Ю. Модель динамической устойчивости банковской системы России и ее региональных сегментов: диc. … канд. экон. наук. – Орел, 2006. – 212 с. 81 Миркин Я.М. Финансовое будущее России: экстремумы, бумы, системные риски. - М.: Гелеос; Кэпитал Трейд Компани, 2011. - 496 с. 82 Determinants of bank failures. The case of Russia. Alexander Babanskiy. 2012. Master Thesis 83 Деньги, кредит, банки: учебник / под ред. О.И. Лаврушина. – Д34 2-е изд., перераб. и доп.– М.: Финансы и статистика, 2000. – 464 с. 84 Özel G. Probabilistic Prediction of Bank Failures with Financial Ratios: An Empirical Study on Turkish Banks // Journal of Statistics and Operation Research. – Pakistan, 2013. - Vol. 9, №4. – Р. 407-426. 85 Danielsson, Jon and Shin, Hyun Song and Zigrand, Jean-Pierre. Procyclical Leverage and Endogenous Risk. – Princeton University. – 2012. – 6 p. 86 The Larosiere Group. Report. – Brussels, 2009. – 85 p. 87 Avinash Persaud. Crisis Response. Public Policy for the Private Sector // World Bank Group. – 2009, July. - №6. – Р. 1-8 88 Co-Pierre Georg. Systemic risk in interbank market. - Friedrich-Schiller university, 2011. – 210 p. 89 Barabasi Bonabeau. Scale-Free Networks // Scientific American. – 2003. №288(5). – Р. 50–59. 90 Soramäki Kimmo. Cook, Samantha. Algorithm for identifying systemically important banks in payment systems // Economics Discussion Papers. - 2012. №43. – 23 p. 91 Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. Analyzing Social Networks. Sage Publications UK, 2013. – 304 p. 92 Global systemically important banks: Assessment methodology and the additional loss absorbency requirement. Consultative document. BIS. – 2011 130

93 Macroprudential regulation and policy // Proceedings of a joint conference organized by the BIS and the Bank of Korea in Seoul. – 2011, January 17–18. 94 Rochet J.C. Systemic risk: changing the regulatory perspective. Posted at the Zurich Open Repository and Archive // International Journal of Central Banking. University of Zurich, 2010. - №6. – Р. 259-276 95 Андрюшин С.А., Кузнецова В.В. Инструменты макропруденциальной политики центральных банков // Вопросы экономики. - 2012. - №8. – С. 32-47 96 Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin). - Annual report, 2012. 97 Закон Республики Казахстан от 26 ноября 2012 года № 56-V «О микрофинансовых организациях». 98 Abisheva D.D. «International experience in using the methodology for determining the systemically important financial institutions: history and practice» // Actual problems of economics. – 2014. - №1 (151). - P.388-396. 99 Komarkova Z., Hausenblas V. and Frait J. «How to identify systemically important financial institutions». // Financial Stability Report of the Czech National Bank. - 2012. - P. 100-111. 100Постановление Правления Агентства РК по регулированию и надзору финансового рынка и финансовых организаций от 25 декабря 2006 года № 296 «Об утверждении Правил классификации активов, условных обязательств и создания провизий (резервов) против них».

131

101 ПРИЛОЖЕНИЕ А Динамика изменения количества банков второго уровня Годы

Количество БВУ Всего в том числе государственных

1988 6 4 1989 14 5 1990 29 5 1991 70 5 1992 155 1 1993 204 1 1994 184 4 1995 130 4 1996 101 5 1997 82 5 1998 71 1 1999 55 1 2000 48 1 2001 44 1 2002 38 2 2003 35 2 2004 35 1 2005 34 1 2006 35 1 2007 33 1 2008 35 1 2009 37 1 Примечание – Источник [8]

Количество вновь созданных банков

Количество филиалов

6 8 15 41 90 63 13 2 2 6 3 2 1 1 1 3 -

395* 395* 409* 438* 508* 724 1042 1036 949 583 459 426 418 400 368 368 368 326 326 320 352 379

Количество БВУ, у которых была отозвана лицензия Н.д. Н.д. Н.д. Н.д. 7 14 33 54 31 24 14 18 8 6 6 3 1 1 6

Н.д. Н.д. Н.д.

Как показывают данные таблицы, меры воздействия за период с 1992 по 2008 годы были приняты к 226 банкам, в том числе за несвоевременное начало деятельности к 18 банкам, за недостатки в работе к 139 банкам, по решению Правительства к 2 банкам, по решению суда к 2 банкам, к 11 банкам в связи с различными преобразованиями, произошло 23 слияния банков, 23 банка были преобразованы в филиалы других банков, 8 банков приняли решение о добровольной ликвидации [8].

132

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Нашему вниманию приглянулся отчет по финансовой стабильности Чешского национального банка за 2012 год, что характеризуется обобщением всех ранее существующих подходов по определению СЗФИ. Для анализа системной значимости финансовых институтов чешские исследователи используют несколько методов, один из которых – это композитный количественный показатель. Композитные количественные показатели дополняются двумя показателями, полученными из анализа сети [98]. В целях приближения к общепринятой классификации одиннадцать показателей сгруппированы в пять категорий: размер деятельности (валовой кредитный риск, процентные доходы и комиссионные доходы), трансграничная деятельность (требования к нерезидентам, обязательства перед нерезидентами), взаимосвязанность (требования к кредитным учреждениям, обязательства перед кредитными учреждениями, среднее значение показателя центральности в сети межбанковского рынка), взаимозаменяемость (активы клиентов доверительного управления, выплаты и расчеты в клиринговой платежной системе, среднее значение показателя центральности в сети CERTIS), сложность структуры банка (стоимость активов, предназначенных для торговли и для продажи). CERTIS - Межбанковская платежная система Чехии. Отдельные показатели были рассчитаны для каждого банка отдельно. Единица измерения по каждому показателю в целом рассчитывается путем деления суммы соответствующих переменных по отдельным банкам к общей сумме всей системы. Наконец, композитный показатель системной значимости рассчитывается как средневзвешенное значение из этих показателей. В методе, применяемом к чешской банковской системе, исследователи первоначально придавали равные веса для каждой категории и равные веса для соответствующих показателей в каждой категории. Таким образом, каждой категории был дан вес в 20%, что далее был разделен еще в меньшие веса в зависимости от количества показателей. Затем категории были реорганизованы так, чтобы они лучше отражали консервативный характер чешского банковского сектора и их веса изменились следующим образом: взаимозаменяемость (33,33%), размер деятельности (26,67%), взаимосвязанность (20%), трансграничной деятельности (13,33%) и сложность структуры (6,67%). Для второй альтернативной оценке, чешские исследователи проанализировали средний срок фазы роста чешской экономики и выяснили, что доходности активов от финансирования экономики очень низка. В этой связи наибольшие веса были даны категориям взаимосвязанности, трансграничной деятельности и структурной сложности (каждой – 26%) и меньшие веса – категориям масштаба и взаимозаменяемости (обеим – 11%). На основе данного анализа каждой категории (фактора) системной значимости для чешской экономики, выяснилось, что кроме «масштаба деятельности» фактором системной значимости института также является взаимосвязанность и сложность структуры (рисунок 1). 133

Ученые, исследующие структуру систем и сетей, отмечают, что при анализе системы необходимо принять его структуру (топологию) во внимание, так как это обеспечивает жизненно важную информацию об эффективности ее работы и стабильности.

Рисунок 1 – Матрица категорий (факторов) системной значимости. Примечание – Источник [99]

Рисунок 2 – Структура стрроения межбанковского рынка Чехии. Примечание – Источник [99]

В исследовании построения сложных сетей структура банковской системы является частным случаем и служит примером в объяснении безмасштабных сетей. Стабильность безмасштабной сети сильно зависит от нескольких ключевых узлов (т.е. значимых банков), но большинство узлов не представляют риска для ее стабильности. Основными узлами (т.е. важные банки) в этой сети являются стабилизирующими компонентами системы, но их отрыв от системы (банкротство) теоретически имеет катастрофические последствия для всей системы в виде эффекта домино. Итак, чтобы распознать звено системного риска и оценить степень его системной значимости необходимо использовать метод анализа центральности сети. Таким образом, в исследовании структуры построения банковской системы в последние годы широкое применение 134

обретает метод анализа центральности сети. Применяя метод анализа сетевой центральности, исследователи Национального банка Чехии выяснили, что категории взаимосвязанности имеет важное значение для пяти банков (рисунок 2). То есть, наибольшая степень системной важности относится к пяти крупнейшим банкам Чехии. Таким образом, результаты подтвердили, что размер не является решающим фактором для определения системной значимости, тем не менее, играет важную роль. Об этом свидетельствует то, что в целом результирующие показатели стабильны во всех альтернатив подходах исследования системной значимости и подтверждается наличием тесной корреляции между показателями крупных банков. Для четырех банков композитный показатель превысил среднее системное значение во всех подходах. По анализируемым показателям, в сумме эти банки представляют 70% всей системы. Эти банки могут подвергнуть систему системным рискам как отдельно, так и в качестве группы. Один из следующих подходов оценки системного риска является феномен, когда множество мелких, единообразных организаций могут быть пораженными единой проблемой (риском) и одновременно обанкротиться («too-many-to-fail»). Чехи не обошли стороной и этот подход, и оценили кластерный фактор появления системного риска для банковской системы, и пришли к выводу, что мелкие по размеру банки в виде единого кластера также создать проблему системной уязвимости, а именно оценили, что общее значение их композитных индикаторов (около 30% от системы) будет превышать наивысший показатель индивидуального банка (около на 26%). Банк Чехии резюмирует, что установление макропруденциальных требований к банкам остается за самими регуляторами, и эмпирические подходы оценки системных рисков могут послужить ориентиром для этого.

135

ПРИЛОЖЕНИЕ В Список первых СЗФИ: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29.

Бельгия КНДР

Dexia SA Bank of China Banque Populaire BNP Paribas SA Credit Agricole SA Societe Generale SA Deutsche Bank AG Commerzbank AG Unicredit Group SA Mitsubishi UFJ FG Mizuho FG Sumitomo Mitsui FG ING Groep NV Banco Santander SA Nordea AB UBS AG Credit Suisse AG Royal Bank of Scotland PLC Lloyds Banking Group PLC Barclays PLC HSBC Holdings PLC Bank of America Bank of New York Mellon Citigroup Goldman Sachs J.P. Morgan (JPM) Morgan Stanley State Street Wells Fargo Примечание - Источник [37]

Франция

Германия Италия Япония Голландия Испания Швеция Швейцария

Великобритания

США

136

ПРИЛОЖЕНИЕ Г В Казахстане оценка качества кредитного портфеля до 2013 года проводилась на основании Правил классификации активов, условных обязательств и создания провизий (резервов) против них, утвержденных постановлением АФН от 25.12.2006 года. 16 ноября 2002 года Согласно данным правилам, банками второго уровня РК проводится классификация практически все виды активов и обязательств банков, в том числе депозиты, размещенные в других банках, кредиты, ценные бумаги, дебиторская задолженность, секьюритизированные активы [100]. Качество выданных займов зависит от соблюдения заемщиком ряда условий: а именно, сроки произведения оплаты, его финансовое состояние, взаимоотношение с банком, кредитная история, вид, степень надежности и ликвидности обеспечения. Уровень качества определяют следующие категории займа: Стандартный кредит – кредит, срок возврата которого не наступил и его качество не вызывает сомнения. У кредитов данной категории отсутствуют признаки того, что они не будут возвращены. К сомнительным 1 и 2 категории относятся кредиты, выданные клиентам, финансовое положение которых стабильное, но имеются определенные неудовлетворительные показатели, например, рост дебиторской задолженности, неликвидные запасы товаров, готовой продукции и т.д. Сомнительным 3 и 4 категории признается кредит, по которому при задержке платежей по возврату основного долга или вознаграждения от 30 до 60 дней и пролонгации более одного раза, незначительном или потенциальном ухудшении финансового положения заемщика вследствие спада производства, связанного с изменениями конъюнктуры рынка, отсутствии соответствующего кредитного досье на заемщика. Сомнительным 5 категории признается кредит, задержка платежей по которому составляет от 60 до 90 дней, то есть систематическая недостаточность средств, получаемых заемщиком из основного источника получения доходов; объявление санации на срок не более 1 года; имеются форс-мажорные обстоятельства, нанесшие заемщику материальный ущерб, но не повлекшие прекращение его деятельности; возникновение просроченной задолженности по кредитам и гарантиям, полученным от других банков. Таким образом, данные правила представляют собой четко сформулированные принципы разделения активов на классификационные категории, что дает возможность регулятору четко отслеживать изменение качества активов (особенно, ссудных портфелей) и условных обязательств банков и контролировать уровень достаточности резервов по каждой категории и вида актива и условного обязательства. На основании категорий скоринга, представленным Постановлением АФН №296 от 25.12.2006 года, можно определить категорию актива или 137

условного обязательства и соответствующий объем провизий. Размер резервирования: 1. стандартные активы - 0%; 2. сомнительные активы: 1) сомнительные 1 категории (при своевременной и полной оплате платежей) - 5%; 2) сомнительные 2 категории (при задержке или неполной оплате платежей) - 10%; 3) сомнительные 3 категории (при своевременной и полной оплате платежей) - 20%; 4) сомнительные 4 категории (при задержке или неполной оплате платежей) - 25%; 5) сомнительные 5 категории - 50%; 3. безнадежные активы - 100%. Агентство по финансовому надзору Казахстана в качестве показателя по неработающим займам использует сомнительные займы 5-й категории и безнадежные (включая сумму фактически сформированных провизий по однородным кредитам), и дополнительные критерии классификации. По правилам классификации, при пролонгации займа или списании просроченной задолженности категория данного займа ухудшается. Также при определении категории важны наличие просроченной задолженности (22%), финансовое состояние заемщика (15%) и качество обеспечения (13%). Таким образом, к неработающим займам могут быть отнесены займы с меньшей просрочкой, но не имеющие залогового обеспечения и с сомнительным финансовым состоянием заемщика.

138

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Оценка устойчивости банковского сектора Казахстана Cистема индикаторов для расчета агрегированного индекса финансовой устойчивости банковского сектора (АИФУ) п/п

Наименование индикатора

Пороговые значения индикаторов, % Балл1 Балл2 Балл3 Балл4

1. Индикаторы капитализации Коэффициент достаточности собственного капитала к1 Коэффициент достаточности собственного капитала к2 2. Индикаторы качества ссудного портфеля Отношение безнадежных займов к ссудному портфелю Сформированные провизии по займам к ссудному портфелю Рост просроченной задолженности по займам68 (основной долг и вознаграждение) Отношение займов к просроченной задолженностью свыше 90 дней к ссудному портфелю69 Отношение неработающих займов к совокупным активам Отношение неработающих займов к ссудному портфелю 3. Индикаторы кредитного риска Отношение займов нерезидентам РК к ссудному портфелю Отношение займов под залог недвижимости к ссудному портфелю Отношение займов сектору строительства с совокупным займам экономике 4. Индикаторы рыночного риска Отношение займов в иностранной валюте к ссудному портфелю Отношение обязательств, чувствительных к изменению процентных ставок к собственному капиталу (процентная позиция) Отношение валютной нетто-позиции к собственному капиталу 5. Индикаторы эффективности деятельности ROA ROE 6. Индикаторы ликвидности

>10

10-9,5

9,5-6,5

<6,5

>14

14-13

13-12,5

<12,5

2-3

3-4

4-5

5-7

9-14,5

2-4,5

4,5-7

2-3

3-5

4-6

6-8

≤10

10-15

15-20

>20

≤20

20-30

30-40

>40

≤15

15-25

25-35

>35

≤35

35-40

40-45

>45

<100

100110

110120

>120

<15

15-20

20-25

>25

3-2,5 25-20

2,5-2 20-15

<2 <15

1 1

≥3 ≥25

139

Вес

14,5-20 >20

Коэффициент текущей ликвидности к4* Коэффициент краткосрочной ликвидности к5* Коэффициент срочной ликвидности к4-1 (до 7 дней) Коэффициент срочной ликвидности к4-2 (до 1 месяца) Коэффициент срочной ликвидности к4-3 (до 3 месяцев) Отношение совокупных займов к депозитам юридических и физических лиц (за исключением межбанковских операций и вкладов SPV) Отношение обязательств перед нерезидентами (без учета вкладов организаций специального назначения) к совокупным обязательствам Отношение ликвидных активов к совокупным активам Примечание – Источник [52]

≥50 ≥70

50-40 70-60

40-30 60-50

<30 <50

1 1

≥200

200150 190140 180130 125175

150100 140-90

<100

<90

130-80

<80

175225

>225

≤15

15-25

25-35

>35

≥20

20-17

17-14

<14

≥190 ≥180 ≤125

140