Анализ факторов банковских дефолтов 2013–2019 годов

С приходом на пост главы Банка России в 2013 году Э. Набиуллиной политика регулятора резко изменилась: был взят курс на сокращение числа проблемных кредитных организаций. Кризис 2014–2015 годов, вызванный снижением мировых цен на нефть и экономическими санкциями, оказал влияние на банковский сектор посредством реализовавшихся валютных рисков и роста просроченной задолженности по кредитам. В работе исследуются факторы, которые статистически значимо коррелировали с вероятностью банковских дефолтов в России в период с III квартала 2013 года по I квартал 2019-го. Сделана попытка понять, определяются ли действия Банка России динамикой показателей банковских балансов. Основным эконометрическим инструментом являются бинарные логистические регрессии. Полученные результаты позволяют сделать выводы, что вероятность банковского дефолта повышают факторы, характеризующие вовлеченность кредитной организации в классическую банковскую деятельность. Явным индикатором дефолта являются резервы на возможные потери. В работе сконструирована отдельная переменная, характеризующая степень создания банком ликвидности в экономике. Согласно полученным оценкам, высокие уровни создания ликвидности банком могут повышать риск несостоятельности. Оценены также модели отдельно для острой фазы кризиса и для последующего периода. Важным выводом здесь является значимость показателя излишнего создания ликвидности лишь в острой фазе кризиса, что может объясняться большей чувствительностью к дополнительным рискам в кризисный момент. Аналогичные модели были оценены для выборки из 150 крупных банков, которая является более однородной и интересует регулятора в первую очередь. На этой выборке ряд переменных, в том числе уровень создания ликвидности, оказался незначимым, однако высокие значения резервов на возможные потери по-прежнему увеличивают вероятность дефолта. В качестве альтернативной спецификации была рассмотрена логистическая панельная регрессия.

1. Дробышевский С. М. Анализ макроэкономических и институциональных проблем финансового кризиса в России, разработка программы мер, направленных на его преодоление и осуществление финансовой стабилизации // Взаимодействие финансовых показателей и некоторых характеристик реального сектора. М.: ИЭП им. Е. Т. Гай - дара, 2000. С. 49–78.

2. Дробышевский С., Зубарев А. Факторы устойчивости российских банков в 2007– 2009 годах. М.: ИЭП им. Е. Т. Гайдара, 2011.

3. Живайкина А. Д., Пересецкий А. А. Кредитные рейтинги российских банков и отзывы банковских лицензий 2012–2016 гг. // Журнал Новой экономической ассоциации. 2017. Т. 36. № 4. С. 49–80.

4. Зубарев А. В. Трансформация теоретических моделей банковских дефолтов в ходе мирового финансового кризиса // Российский внешнеэкономический вестник. 2013. № 10. С. 89–98.

5. Зубарев А. В. Факторы устойчивости российских банков во время кризиса 2008– 2009 годов // Экономическая политика. 2012. Т. 7. № 4. С. 126–142.

6. Карминский А. М., Костров А. В. Моделирование вероятности дефолта российских банков: расширенные возможности // Журнал Новой экономической ассоциации. 2013. Т. 17. № 1. C. 64–86.

7. Мамонов М. Е. Скрытые «дыры» в капитале банков и предложение кредитов реальному сектору экономики // Вопросы экономики. 2018. № 5. С. 49–68.

8. Мамонов М. Е. Сокращение капитала российских банков: изменение склонности к риску и роль процентной политики Банка России // Вопросы экономики. 2019. № 6. С. 30–55.

9. Пересецкий А. А. Методы оценки вероятности дефолта банков // Экономика и математические методы. 2007. Т. 43. № 3. С. 37–62.

10. Синельникова-Мурылева Е. В., Горшкова Т. Г., Макеева Н. В. Прогнозирование дефолтов в российском банковском секторе // Экономическая политика. 2018. Т. 13. № 2. С. 8–27.

11. Фокин Н., Полбин А. VAR-LASSO модель для прогнозирования ключевых макроэкономических показателей России // Деньги и кредит. 2019. Т. 78. № 2. С. 67–93.

12. Фомин Л. Служат ли высокая процентная ставка по кредитам и депозитам и снижение расходов на рекламу индикаторами банкротства банка? Данные по России // Деньги и кредит. 2019. Т. 78. № 2. С. 94–112.

13. Acharya V. V. A Theory of Systemic Risk and Design of Prudential Bank Regulation // Journal of Financial Stability. 2009. Vol. 5. No 3. P. 224–255.

14. Andersen H. Failure Prediction of Norwegian Banks: A Logit Approach. Norges Bank. Working Paper. No 2008/2. 2008.

15. Arena M. Bank Failures and Bank Fundamentals: A Comparative Analysis of Latin America and East Asia During the Nineties Using Bank-Level Data // Journal of Banking & Finance. 2008. Vol. 32. No 2. P. 299–310.

16. Berger A. N., Bouwman C. H. S. Bank Liquidity Creation // Review of Financial Studies. 2009. Vol. 22. No 9. P. 3779–3837.

17. Demirgüç-Kunt A., Detragiache E. The Determinants of Banking Crises in Developing and Developed Countries // IMF Staff Papers. 1998. Vol. 45. No 1. P. 81–109.

18. Diamond D. W., Dybvig P. H. Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity // Journal of Political Economy. 1983. Vol. 91. No 3. P. 401–419.

19. Ennis H. M., Keister T. Bank Runs and Institutions: The Perils of Intervention // American Economic Review. 2009. Vol. 99. No 4. P. 1588–1607.

20. Fungacova Z., Turk R., Weill L. High Liquidity Creation and Bank Failures. IMF Working Paper. WP/15/03. 2015.

21. Gu C. Herding and Bank Runs // Journal of Economic Theory. 2011. Vol. 146. No 1. P. 163–188.

22. Hwang D. Y., Lee C. F., Liaw K. T. Forecasting Bank Failures and Deposit Insurance Premium // International Review of Economics & Finance. 1997. Vol. 6. No 3. P. 317–334.

23. Logan A. The United Kingdom’s Small Banks’ Crisis of the Early 1990s: What Were the Leading Indicators of Failure? Bank of England Working Paper. No 139. 2001.

24. Makinen M., Solanko L. Determinants of Bank Closures: Do Levels or Changes of CAMEL Variables Matter? // Russian Journal of Money and Finance. 2018. Vol. 77. No 2. P. 3–21.

25. Martin D. Early Warning of Bank Failure: A Logit Regression Approach // Journal of Ban king & Finance. 1977. Vol. 1. No 3. P. 249–276.

26. Mishkin F. S. How Big a Problem Is Too Big to Fail? NBER Working Paper. No 11814. 2005.

27. O’Hara M., Shaw W. Deposit Insurance and Wealth Effects: The Value of Being “Too Big to Fail” // Journal of Finance. 1990. Vol. 45. No 5. P. 1587–1600.

28. Peck J., Shell K. Could Making Banks Hold Only Liquid Assets Induce Bank Runs? // Journal of Monetary Economics. 2010. Vol. 57. No 4. P. 420–427.

29. Peresetsky A. A., Karminsky A. A., Golovan S. V. Probability of Default Models of Russian Banks // Economic Change and Restructuring. 2011. Vol. 44. No 4. P. 297–334.

30. Polbin A., Skrobotov A., Zubarev A. How the Oil Price and Other Factors of Real Exchange Rate Dynamics Affect Real GDP in Russia // Emerging Markets Finance and Trade. 2019. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1540496X.2019.1573667?journalCode=mree20.

31. Temzelides T. Evolution, Coordination, and Banking Panics // Journal of Monetary Economics. 1997. Vol. 40. No 1. P. 163–183.

32. Uhlig H. A Model of a Systemic Bank Run // Journal of Monetary Economics. 2010. Vol. 57. No 1. P. 78–96.