CC BY
56
Ш.Ш. Ибрагимов
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ БАНКОВСКОЙ БАЛАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ В ИССЛЕДОВАНИИ КОНЦЕНТРАЦИИ ОБОРОТОВ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА
В конце 2013 г. в Российской Федерации на фоне отзыва лицензии у «Мастер-Банка» и банка «Пушкино» заметно повысился интерес к теме ликвидации кредитных организаций. Как следствие возрос и интерес к более общему вопросу о долгосрочной перспективе небольших кредитных организаций. На последнюю сильно повлияют результаты дискуссии о необходимости и последствиях повышения концентрации банковского сектора путем повышения требований к собственному капиталу и других регулятивных мер. Хотя профессиональное сообщество уже в течение продолжительного периода времени ведет обширную дискуссию по данным вопросам, отзыв Центральным Банком лицензии ОАО «Мастер-Банк» существенно расширил круг лиц, интересующихся данной темой. В первые дни после отзыва лицензии можно было услышать точку зрения, заключающуюся в том, что «Мастер-Банк» являлся кредитной организацией со сравнительно небольшим размером активов, следовательно, проблемы у данной кредитной организации не приведут к значительным негативным последствиям для денежно-банковской системы и экономики в целом.
Однако в реальности остановка работы «Мастер-Банка» повысила настороженность экономических агентов. В частности восприятие ситуации вкладчиками банков опасно близко приблизилось к той грани, за которой начинаются панические настроения. Такая паника могла бы привести (а точнее, привела, но не в критическом в макроэкономическом смысле размере) к «набегам на банки» (т.е. быстрым и массовым изъятиям вкладов), последующим банкротствам банков и соответствующим тяжелым последствиям для денежно-банковской системы и
реального сектора экономики. В пользу такой точки зрения говорят, например, последовавшие проблемы у банка «Солидарность» и других (численную картину в общих чертах можно найти, например, в работе [1]).
Тем не менее, данное событие привело к определенному перераспределению долей на банковском рынке и к росту недоверия экономических агентов (как населения, так и предприятий, а также самих кредитных учреждений к их контрагентам) не только к отдельным банкам, но и ко всей банковской системе. На несколько последующих месяцев тема отзыва лицензий у кредитных организаций стала одним из главных сюжетов в выпусках телевизионных новостей и остальных СМИ. В результате сложилось положение, в котором физические лица и предприятия, с одной стороны, находились в ожидании того, что ликвидация банков может продолжиться, а, с другой стороны, не понимали, кто именно может быть ликвидирован следующим. Эта ситуация еще сильнее подрывала их доверие к денежнобанковской системе, что стало фактором, работающим на перераспределение долей рынка от малых, средних и частных кредитных организаций к большим государственным.
Если экономические агенты не чувствуют уверенности относительного будущего банков, то это не способствует устойчивому развитию денежно-банковской системы, увеличению ее депозитных ресурсов и развитию кредитования, а значит, и росту экономики Российской Федерации.
В последние годы в России проявились две точки зрения. Одна из них склоняется к тому, что малые банки являются полезными для денежно-банковской системы и всей экономики, поэтому не нужно стараться их ликвидировать только потому, что они малые (например, сильно повысив требования к минимальному собственному капиталу). Вторая точка зрения предполагает, что малые банки неэффективны и оказывают негативное влияние на экономику, поэтому стоит двигаться в направлении либо закрытия малых банков, либо их поглощения. Примеры аргументов в поддержку обеих позиций можно найти, например, в [2-4]. От того, к какой точке зрения склонится в итоге мнение экспертного сообщества и позиция госу-
дарства, в долгосрочной перспективе зависит само существование многих из малых банков.
За данной дискуссией о будущем малых банков и необходимых мерах по поддержке тех или иных групп банков неявно стоят теории монополий, экономической концентрации рынков и конкуренции на этих рынках. Действительно, подчас участники обсуждения проблемы не осознают, что в основе их аргументации лежат гипотезы из данных теорий. Например, когда используются такие доводы как «крупная кредитная организация это более конкурентноспособная и устойчивая кредитная организация» или «уменьшение числа кредитных организаций приведет к снижению конкуренции и монопольному поведению крупнейших кредитных организаций», то часто эти доводы предполагаются данностью, в то время как это лишь одни из возможных начальных гипотез в рамках указанных выше теорий. Тем не менее, если необходим объективный ответ на вопрос «какие регулятивные действия должен предпринять Центральный Банк в отношении малых и больших банков для достижения устойчивого долгосрочного роста российской экономики», нужно понимать, какие из набора этих гипотез верны для российской экономики, или хотя бы какие из них верны скорее всего, а какие вряд ли. Другими словами, чем лучше наше понимание теории концентрации и конкуренции, тем более качественная регуляторная политика проводится.
Концентрации банковского сектора и монопольным явлениям в нем за последние полвека посвящено множество научных работ. По видимому, сотни - это минимальная оценка количества работ по данной тематике по всему миру. Не в последнюю очередь это вызвано тем, что концентрация влияет на большое количество различных параметров экономической системы, но оценить силу влияния на каждый из этих параметров - непростая задача. Работы зарубежных и отечественных исследователей предполагают, что концентрация банковского сектора связана с интенсивностью конкуренции в нем, устойчивостью банковской системы и отдельных банков, эффективностью банковской системы, характеристиками кредитования предприятий, структурой и развитием остальных отраслей экономики (количеством новых фирм, темпами роста
экономики, скоростью ухода с рынка старых фирм), а также с множеством других вопросов, таких как благосостояние вкладчиков, прибыльность банков и другие.
Нужно учитывать, что и сила и, по-видимому, порой даже направленность этих связей для разных экономик различна. В результате, чтобы применить результаты исследований к регуляторной политике необходимо четко следить за методологией каждого исследования, так как их авторы строят свои исследования на разных начальных гипотезах.
Чтобы составить примерное представление о направлении зарубежных работ по данному вопросу, можно прочитать [5-12].
Общим началом любого исследования концентрации или уровня конкуренции банковского сектора является (иногда неявно, вне текста работы) изучение индекса Херфиндаля-Хиршмана (HHI) и доли к крупнейших банков (CRk), как самого простого и доступного показателя1. Есть множество альтернативных индексов концентрации, по-другому распределяющих акценты на оцениваемых параметрах концентрации, но HHI используется настолько широко, что фактически стал синонимом слова концентрация. Обзор альтернативных индексов концентрации проводится в работе [13].
Существуют две основных гипотезы о связи уровня концентрации с конкуренцией:
• «Structure - Conduct - Performance» (^CP-гипотеза), согласно которой структура рынка оказывает существенное влияние на поведение банка, повышая в случае высокой монопольной власти его ставки по кредитам и понижая ставки по депозитам;
• «Efficient - Structure», согласно которой повышение эффективности банка приводит к росту его доли на рынке.
Традиционно предполагалось, что более высокая концентрация приводит к снижению конкуренции, что в конечном
1 HHI =^q2 ’ где qk - доля банка к из n банков, изменяется в пределах от 1/n до 1.
i=i
По историческим причинам доли часто берутся в процентных пунктах, другими словами, значение умножается на 10 тыс. Для конкурентного рынка (при большом числе предприятий) HHI стремится к 0, для монопольного рынка - к 10 тыс.
итоге приводит к формированию монополий и их негативному влиянию на экономику (РСР-гипотеза). Это логично вытекало из общих исторических представлений в западных странах о монополии и конкуренции. Последние десятки лет научное сообщество активно ищет и подтверждения, и опровержения этой гипотезе (вернее говоря, те экономические условия и страны, в которых данная логическая связка работает и те, в которых она не работает). Как следствие, для каждой страны лучше проверить статистически хотя бы направление этих связей, прежде чем использовать показатель концентрации для регулирования отрасли.
Среди работ по России следует отметить работы [14-23]. Среди статистически подтвержденных связей концентрации с остальными экономическими параметрами в случае России особенно стоит упомянуть следующие результаты. Исследование уровня конкуренции М.Е. Мамонова с помощью неструктурных (альтернативных) методов ее измерения говорит в пользу того, что более высокая концентрация российского банковского сектора действительно ведет к снижению конкуренции и является одним из основных факторов, определяющих конкуренцию, наряду с долей иностранных банков на рынке [24]. В другой своей работе этот автор при помощи эконометрического моделирования получил результат, заключающийся в том, что в России HHI оказывает отрицательное влияние на прибыльность банка, а индивидуальный индекс концентрации (сумма взвешенных индексов концентрации на отдельных рынках с учетом долей этих направлений в активах банка) оказывает положительное влияние на прибыльность банка, причем после кризиса 2008 г. их влияние существенно возросло [25].
Активно ведутся исследования связи рыночной власти банков с их стабильностью, но пока не найдено окончательного ответа даже для развитых стран. В последние годы выдвинуто предположение, что стабильность банка зависит от его рыночной власти нелинейно [26]. В применении к российскому банковскому сектору данная гипотеза обсуждается в работе [27].
Что касается условий кредитования, то, насколько нам известно, все исследователи сходятся в том, что повышение конкуренции приводит к снижению процентных ставок, что по-
нижает стоимость кредитов для заемщиков и приводит к повышению инвестиционной активности.
Традиционно принято анализировать уровень концентрации исходя из статистики по остаткам на счетах (т.е. средствам, находящимся на счете на момент отчета). Однако рассматривая только статистику по остаткам на банковских счетах, неявно предполагается, что причины, которые на самом деле влияют на конкуренцию и другие экономические параметры, т.е. причины, сила которых опосредованно оценивается таким показателем, как «уровень концентрации», для каждого банка в отдельности и для отрасли в целом полностью описываются размером остатков на счетах банков на первое число месяца. На самом деле это неверно, так как объем операций по счету за период не пропорционален размеру остатков на нем на первое число месяца.
Например, в двух банках на первое число месяца на счете, через который проходят расчеты, может находиться одна и та же сумма, но в одном банке обороты по счету практически нулевые, а во втором банке по счету действительно проходит большое количество расчетов. В таком случае, второй банк может получать существенно более высокий доход от операционной деятельности. Для рынка и для самого банка она будет иметь на порядок большее значение, чем для первого банка, а значит, больше будут и возможности для влияния на рынок. Другим примером являются банковские карты, так как из-за издержек перехода в другой банк (в том числе, психологических) или силы бренда банка, клиенты привязываются к обслуживанию в данном банке, и банк сможет выставлять повышенную плату за оказание расчетных услуг, связанных с картами (и заниженный процент, по средствам, хранящимся на них). Третьим примером может послужить инерция в выборе банка для проведения расчетов за коммунальные услуги или получения зарплаты. Значение для банка направлений деятельности здесь характеризуется и количеством и объемом операций за месяц, а не только величиной средств на соответствующих счетах на первое число месяца, и поэтому одних данных по остаткам здесь также недостаточно.
Возникает вопрос: как можно это учесть, если информация по остаткам недостаточно характеризует объемы операций
банковской деятельности (чем выше интенсивность операций по счету в месяц, тем информация по остаткам дает менее точную картину2)? Логично начать анализировать информацию не только о распределении остатков, но и о распределении оборотов. Статистика по остаткам является достаточно инерционной, а статистика по оборотам лучше отражает текущую активность в банковской системе. Благодаря этому, с одной стороны, она больше подвержена конъюнктурным изменениям, а с другой - резкие изменения в уровне активности могут быть сигналами для регуляторных органов. Данная статистика извлечена из данных банковских балансовых отчетностей, публикуемых на сайте ЦБ [28].
Наше исследование показало, что концентрация суммарных оборотов банковской системы существенно ниже, чем концентрация остатков (рис. 1). Это наводит на мысль, что власть банков, связанная с потоками, проходящих через них, более рассредоточена по системе.
1200
1000
800
600
400
200
0
<N <N <N (N
СОСОСОСОСЛСЛСЛСЛОООО'—1 I—1
ОООООООО'—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1
оооооооооооооооооооо
<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N
Период
Рис. 1. ИШ суммарных активов банковской системы по остаткам (-)
и оборотам (—), аппроксимация, значения графика за старые годы менее точны, чем за последние
Примечание к рис. 1:
На исследуемом промежутке выборка банков, публиковавших статистику по оборотам была неполной, хотя и существенно приблизилась по составу к полной выборке (т.е. той, что использует ЦБ) и продолжает пополняться. Это вынудило нас использовать аппроксимацию, компен-
2 Здесь имеется в виду, что те направления банковской деятельности, которые характеризуются большой интенсивностью операций (например, расчетные операции), хуже отражаются остатками, чем счета с меньшими оборотами. В случаях счетов с крайне малыми оборотами (например, фонды), наоборот, остатки лучше отражают ситуацию, чем обороты.
сирующую неполный состав выборки: после 04.2010 г. уровень концентрации вычисляется по выборке банков, опубликовавших в текущем месяце отчетность по форме 0409101 с оборотами (выборка переменного состава), смешенными вниз на фиксированную поправку (константу), составляющую разницу между уровнем концентрации остатков выборки кредитных организаций (КО), опубликовавших и остатки и обороты на 01.12.2012 г. и выборки КО, опубликовавших хотя бы остатки (более полная). Чтобы получить данные до 04.2010 г., с помощью темпов роста выборки КО, опубликовавших обороты 01.05.2008 г. (зафиксированная выборка) вычисляются значения, которые бы имела переменная выборка в прошлом, если бы у нее была динамика зафиксированной выборки, исходя из известного значения концентрации переменной выборки в будущем (граничное условие). Это вызвано тем, что на промежутке, где выборка активно пополняется, лучше использовать динамику «зафиксированной» выборки, так как она не подвержена «техническим» скачкам уровня концентрации из-за принятия КО решения о публикации оборотов. Несмотря на искусственность конструкции, для большинства счетов она дает достаточно адекватные значения, более точные, чем у альтернативных аппроксимаций, которые мы рассматривали. Эти значения наименее точны в начале исследуемого промежутка и наиболее точны в его конце. Так как качество выборки постоянно улучшается, то в будущем для подобного анализа такая аппроксимация не понадобится, т.е. это вынужденная мера, необходимая для получения иллюстрации влияния на концентрацию сильного внешнего шока - кризиса 2008 г.
Как следует из графика, концентрация оборотов более подвержена резким изменениям, что отражает способность оборотов банков резко возрастать или резко уменьшаться, реагируя на изменения во внешней среде (такие, как кризис 2008 г.). В пользу того, что «скачок» концентрации оборотов в конце 2008 - начале 2009 годов это проявление кризиса, а не сезонный «скачок», говорят предварительные результаты проводимого нами исследования динамики концентрации направлений банковской деятельности по отдельности (другими словами, отдельных строк суммарного баланса банковского сектора). Хотя в долгосрочном периоде динамика концентрации суммарных оборотов банковской системы в некоторой степени близка к динамике концентрации суммарных остатков, на отдельных направлениях банковской деятельности у них может быть принципиально разная динамика, что отражает специфику этих направлений.
Все это ставит вопрос, до какой степени велико реальное различие между концентрацией остатков и оборотов, т.е. различие, отражающее реальную дополнительную информацию, помимо статистических различий, проявляющихся в отдель-
ных скачках концентрации оборотов. Поэтому проанализируем не только концентрацию оборотов, но и их распределение. Как оказалось, различие в концентрациях действительно принципиальное, так как оно характеризуется не только меньшим значением, но и принципиально другой значимостью игроков (сильно отличающимся порядком банков по размеру долей). Рэнкинг из табл. 1 не является полным, так как он составлен только по тем кредитным организациям, опубликовали обороты.
Таблица 1
Разница в составе 33 крупнейших банков по величине суммарных активов по остаткам активов и суммарных активов по оборотам*
1 1 л 5 и а | 6 § О В 1) рц Название Ранг по остаткам Ранг по оборотам На сколько позиций выше ранг по оборотам, чем ранг по остаткам
А 1 2 3 4 5
1 1481 СБЕРБАНК РОССИИ ОАО 1 1 0
2 3466 ЗАО АКБ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ КЛИРИНГОВЫЙ ЦЕНТР" 37 2 35
3 1000 ОАО БАНК ВТБ 2 3 -1
4 3294 НКО ЗАО НРД 46 4 42
5 354 ГПБ (ОАО) 3 5 -2
6 2495 "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" 27 6 21
7 2748 ОАО "БАНК МОСКВЫ" 5 7 -2
8 1 ЗАО ЮНИКРЕДИТ БАНК 7 8 -1
9 3328 ООО "ДОЙЧЕ БАНК" 42 9 33
10 3251 ОАО "ПРОМСВЯЗЬБАНК" 10 10 0
11 2557 ЗАО КБ "СИТИБАНК" 17 11 6
12 3292 ЗАО "РАЙФФАЙЗЕНБАНК" 9 12 -3
13 2209 "НОМОС-БАНК" (ОАО) 11 13 -2
14 2440 ОАО АКБ "МЕТАЛЛИНВЕСТБАНК" 78 14 64
15 2494 ЗАО "БАНК КРЕДИТ СВИСС (МОСКВА)" 85 15 70
16 436 ОАО "БАНК САНКТ-ПЕТЕРБУРГ" 15 16 -1
17 2142 ОАО "ТРАНСКРЕДИТБАНК" 12 17 -5
А 1 2 3 4 5
18 323 ОАО "МДМ БАНК" 14 18 -4
19 2272 ОАО АКБ "РОСБАНК" 8 19 -11
20 1623 ВТБ 24 (ЗАО) 6 20 -14
21 3349 ОАО "РОССЕЛЬХОЗБАНК" 4 21 -17
22 1971 ОАО ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК 21 22 -1
23 3290 ООО "ЭЙЧ-ЭС-БИ-СИ БАНК (РР)" 72 23 49
24 328 ОАО "АБ "РОССИЯ" 18 24 -6
25 1776 ОАО БАНК "ПЕТРОКОММЕРЦ" 23 25 -2
26 2179 ЗАО "КБ ОТКРЫТИЕ" 32 26 6
27 2594 ЗАО "КОРОЛЕВСКИЙ БАНК ШОТЛАНДИИ" 82 27 55
28 121 ЗАО АКБ "ЦЕНТРОКРЕДИТ" 68 28 40
29 1680 КРЕДИ АГРИКОЛЬ КИБ ЗАО 83 29 54
30 2289 ЗАО "БАНК РУССКИЙ СТАНДАРТ" 24 30 -6
31 1521 АКИБ "ОБРАЗОВАНИЕ" (ЗАО) 159 31 128
32 3016 ОАО "НОРДЕА БАНК" 19 32 -13
33 3407 "БНП ПАРИБА" ЗАО 49 33 16
34 2275 ОАО "УРАЛСИБ" 13 39 -26
35 2590 ОАО "АК БАРС" БАНК 16 45 -29
36 1978 ОАО "МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК" 20 38 -18
37 1470 ОАО АКБ "СВЯЗЬ-БАНК" 22 35 -13
38 3255 ОАО БАНК ЗЕНИТ 25 63 -38
39 316 ООО "ХКФ БАНК" 26 82 -56
40 1942 ЗАО "ГЛОБЭКСБАНК" 28 60 -32
41 1439 БАНК "ВОЗРОЖДЕНИЕ" (ОАО) 29 59 -30
42 3279 НБ "ТРАСТ" (ОАО) 30 37 -7
43 1460 ОАО КБ "ВОСТОЧНЫЙ" 31 68 -37
44 912 ОАО "МИНБ" 33 48 -15
* Правый столбец показывает на сколько выше позиция банка по оборотам в рэнкинге, чем его же позиция по остаткам. Рэнкинг произведен по среднему значению остатков и оборотов суммарных активов КО за месяц в 2012 г., вычисленному как среднее значений за все месяцы, когда КО опубликовало обороты.___________
Тем не менее, в нем участвуют 952 кредитные организации, что является существенной частью банковской системы. Рэнкинг составлен по средним значениям суммарных активов по оборотам и по остаткам за год, т.е. различия в позициях - это не случайные отклонения из-за крупных операций КО в отдельно взятый месяц. Таким образом, даже среди крупнейших банков наблюдается существенное различие позиций по остаткам и по оборотам. Это означает, что значимость банка, определенная по позиции по оборотам не совпадает со значимостью банка по его суммарным остаткам.
Практическая подоплека этого различия состоит в том, что организации, концентрирующие в себе крупные финансовые потоки, так или иначе, имеют значение для всей банковской системы с точки зрения поддержания потоков ликвидности и устойчивости банковской системы. При этом крупные обороты могут отражать не только потоки платежей, проходящие через организацию, но и предоставление банком какой-либо финансовой услуги, которая востребована на рынке, поэтому такие организации имеют значение для устойчивости банковской системы не только с точки зрения обеспечения прохождения платежей, но и с точки зрения насыщения спроса на предоставляемую банком услугу участников рынка. Помимо этого, такая организация может иметь некоторое конкурентное преимущество на направлении деятельности, которое сгенерировало в ее балансе большие обороты, так как она обладает долей рынка по этому направлению (если объем деятельности по направлению лучше характеризуется оборотами).
Часто это значение КО выше, чем ожидается исходя из позиции по остаткам. Не анализируя рэнкинга оборотов, это почти невозможно как-либо учесть, разве что в виде экспертных предположений. В итоге на практике эта значимость может игнорироваться регуляторными органами и исследователями, особенно при анализе больших выборок банков и принятии решений на основе такого «массового» анализа.
Данный рэнкинг не очищен от «технических» бухгалтерских проводок, которые могут повышать место одних банков по сравнению с другими, не обладая содержательным значением. Однако полагаем, что, несмотря на это, за различием стоят глубокие экономические причины. Так, основным источником «технических» искажений может являться счет «средства в расчетах»3, так как он составляет большую часть оборотов. Рэнкинг по оборотам несколько поменяется, если рассчитать рэнкинги суммарных активов за вычетом этого счета, основной результат останется тем же: порядок рэнкинга
3 Формулу расчета данного показателя можно найти в «Сводной статистической информации по крупнейшим банкам» (сайт ЦБ).
по оборотам принципиально и существенно другой по сравнению с рэнкингом по остаткам4.
На отчетность и, следовательно, рэнкинг и концентрацию оборотов могут влиять операции, связанные с «серыми» банковскими операциями и операциями по «улучшению» отчетности. Так как многие из таких операций являются не просто «техническими» проводками, а имеют некий экономический смысл, ответ на вопрос о том, стоит ли очищать от них статистику, даже если бы была такая возможность, неоднозначен.
Наличие реального экономического смысла за таким расхождением в рэнкингах обеспечивает то, что рэнкинг по остаткам сам по себе корректно не отображает различия банков в их специализации. По сути, когда говорится, например, что «банк N один из крупнейших банков в России и занимает 6-е место на рынке», неявно представляется, что все банки являются совершенно одинаковыми по своей структуре учреждениями и отличаются они только масштабом. Но, например, КО, специализирующиеся на расчетной деятельности, не обязательно обладают крупными активами. Однако для финансовой системы в целом организации, которые служат для перемещения и распределения денег внутри системы, несомненно важны. Другим примером такого содержательного различия между позицией по остаткам и оборотам может послужить банк, специализирующийся в основном на краткосрочных операциях, например, краткосрочных инвестициях. Значимость его деятельности сложно напрямую сравнить по остаткам с масштабами деятельности банка, специализирующегося на долгосрочных инвестициях, так как они плохо улавливают масштаб краткосрочных операций. Третьим примером может служить банк, обеспечивающий ликвидность на рынке межбанковских кредитов. Другими словами, статистика по остаткам слабо отражает масштаб некоторых направлений банковской деятельности, а потому и возникает принципиальное отличие рэнкинга по оборотам у крупнейших банков. Поэтому, когда говорится
4 Тем не менее, это значит, что необходимо аккуратно подходить к анализу точной позиции КО в рэнкинге по оборотам.
«банк N один из крупнейших банков на рынке», необходимо понимать, что это относительная характеристика, а не абсолютная.
Тем не менее, рэнкинг по оборотам также не может в одиночку полностью отразить различия между кредитными организациями. Например, он не может полностью отразить различия между качеством выданных кредитов, как и полностью отразить особенности структуры банковских активов и пассивов. Стоит подчеркнуть, что мы не предлагаем отказаться от анализа остатков и руководствоваться одними только данными об оборотах, как в анализе концентрации, так и в других задачах банковского анализа. Вместо этого предлагается перейти к одновременному анализу и остатков, и оборотов, при котором исследователь изначально получает оба вида статистики, посчитанными автоматически программным комплексом, и анализирует их одновременно, в некоторых случаях сравнивая их между собой, т.е. изучая показатель оборачиваемости [28]. При наличии технического инструментария, разработанной теории и практики такого анализа, он не требует намного больших трудозатрат, чем обычный анализ остатков, но дает более полную картину.
Предположим, что КО, специализирующаяся на расчетной деятельности, не получила государственной поддержки во время кризисной ситуации, так как по формальному критерию размера активов этот банк выглядит далеко не самым важным для банковской системы. Если в системе финансовых потоков вдруг исчезнет ключевой узел, то будут ограничены или нарушены потоки перераспределения средств внутри всей страны. До некоторой степени их можно заменить достаточно оперативно, но только до некоторой. Если же такое банкротство не будет «аккуратно» подстраховано быстрым переносом расчетов на другого игрока, то остановка потоков платежей может привести к очень серьезным последствиям, таким как резкий рост недоверия к денежнобанковской системе, появление панических настроений среди населения и рост недоверия экономических агентов к их контрагентам, так как их ликвидность вызовет сомнения.
Видимо, в случае ликвидации «Мастер-банка» сработал похожий механизм реализации негативных для экономики эффектов. К сожалению, «Мастер-Банк» был одним из немногих
банков, которые не публиковали свои обороты на сайте ЦБ (что уже вызывает вопросы). Можно предположить, что обороты данной КО были существенные, так как помимо «специфической» деятельности «Мастер-Банк» обеспечивал процессинг для других банков и обслуживал платежи многих предприятий. Учет этого мог бы обеспечить ему существенно более высокое место в рэнкинге по оборотам, чем он занимал в рэнкинге по размеру остатков.
Поэтому, вероятно, внезапное исключение банка из денежно-банковской системы привело к более существенным последствиям, чем ожидалось: помимо проблем у собственно вкладчиков, нарушились бизнес-процессы предприятий реального сектора (как из-за проблем с банковскими картами у их клиентов, так и из-за проблем с приемом карт у предприятий, обслуживаемых в «Мастер-Банке»), а также появились проблемы у многих банков-партнеров, так как карты перестали работать и у них. Помимо очевидных экономических проблем, связанных с отзывом лицензии у банка, невозможность обеспечить прохождение даже самых мелких платежей привела к тому, что гораздо большее число лиц, чем просто число вкладчиков «Мастер-банка», напрямую соприкоснулось с проблемой. Другими словами, помимо проблем с ликвидностью непосредственно из-за отзыва лицензии «Мастер-Банка» и последующего удара для системы платежей, взаимосвязанность «Мастер-Банка» с большим количеством экономических агентов существенно усилила возможности для распространения негативных экономических ожиданий и панических настроений контрагентов, оказывая влияние на их стратегии поведения, что усилило удар по банковской системе.
Конечно, все это не привело к катастрофическим последствиям для банковской системы, но последствия были на порядок больше, чем ожидалось, а банкротство банка - это исключительный случай, монопольная власть (и значимость) банка проявляется не только в момент его банкротства.
В работе [29] данная проблема рассматривается немного с другой стороны, используя концепцию TCTF (Too-Connected-To-Fail). Основная идея такого подхода состоит в том, что сис-
тема-сеть (каковой являются КО с потоками платежей между ними) обладает узлами (т.е. КО), потеря которых нанесет более существенный урон для всей системы платежного оборота по сравнению с потерей других узлов. Авторы разработали методику, с помощью которой они на данных Колумбийской платежной системы по отдельным платежам выявили такие ключевые узлы (данные по отдельным операциям позволяют оценивать не только объем платежей, но и количество связей у каждого из узлов системы, чего нельзя сделать при помощи статистики по оборотам). Более того, авторы разработали методику, позволившую оценить потенциальные последствия от возникновения у таких узлов проблем, моделируя цепочки нарушения платежей. Использование данных по отдельным платежам дает большие возможности по сравнению с данными банковских оборотов (обороты это более агрегированный уровень), но на данный момент такая статистика по российским банкам недоступна для анализа внешним исследователем (и вряд ли в обозримом будущем будет доступна сразу по всем направлениям банковской деятельности).
Что касается малых банков, то для них разница в позициях в рэнкинге еще существеннее: при таких размерах организации легче привлечь дополнительные обороты, достаточные для изменения рэнкинга. Максимальное превышение позиции по оборотам над позицией по остаткам в рэнкинге составляет 718 (!) шагов. Это небанковская КО, но следующий рекорд по максимальному превышению позиции составляет 595 шагов, и это уже банк. Максимальное понижение по оборотам составляет 507 шагов.
Проведя небольшое выборочное исследование банков с максимальной разницей ранга по остаткам и по оборотам, нам удалось установить, как отличается структура их баланса от средней структуры по отрасли, и кратко проанализировать информацию, которую можно найти о них в открытых источниках. Исследование не претендует на полноту, однако, судя по всему, сильное расхождение в рейтингах по остаткам и оборотам может служить индикатором для начала более тщательного анализа деятельности банка. Такое расхождение может свидетельствовать как об активном участии банка в трансферте ликвидности, так и об отсутствии
активной деятельности, что ставит вопрос о жизнеспособности банка (однако расхождение само по себе не является достаточным условием отрицательной оценки банка).
Так как любой банк может специализироваться преимущественно в одной сфере деятельности, но при этом иметь существенные активы по другим направлениям, то более значимыми в рэнкинге оборотов по сравнению с рэнкингом остатков могут быть не только небанковские КО, но и собственно банки. Другими словами, нельзя свести различия в специализации к измерению размеров банков по критерию остатков, а НКО по критерию оборотов.
Существует разница и в характере динамики концентрации по различным направлениям банковской деятельности. Другими словами, например, вклады физических лиц подвержены менее резким изменениям концентрации, чем, скажем, корреспондентские счета банков в кредитных-организациях корреспондентах. Для целей анализа и регуляторной политики имеет значение и отслеживание существенных изменений в уровне концентрации за счет действий одной или нескольких КО, что помогает разделить трактовку в изменении концентрации и динамике показателя, которому она соответствует с точки зрения макроэкономических причин (все агенты действуют одинаково и регулируется системно) и микроэкономических причин (отдельные действия отдельных организаций, которые могут регулироваться адресно).
Итак, отсутствие учета «оборотной» монопольной власти банка является одной из причин, по которой HHI не отражает идеально конкуренцию на рынке наряду с такими его слабыми местами, как наличие КО, кэптивных к материнским КО, локальных монополий по географическому принципу и влияние человеческого фактора.
Все это означает, что регулятивная политика по принципу «все малые банки должны быть ликвидированы и это не принесет негативных последствий, так как они не имеют значения» на данный момент вызывает вопросы, ибо критерий малого размера остатков банка неточно отражает его значимость для рынка. Помимо неточности критерия для суммарных активов, малые КО могут обладать узкой специализацией и обладать «локальной» значимостью на отдельном рынке банковских услуг или отдельном географическом пространстве.
Помимо этого, если исходить из того, что регулировать концентрацию и конкуренцию нужно, то предпочтительнее при принятии решений анализировать их не только для кредитной деятельности банков, но и для других видов банковской деятельности (и не только по остаткам, но и по оборотам).
Проанализируем, как растет доля n крупнейших банков с ростом их числа (доля одного крупнейшего банка, доля двух крупнейших банков, доля трех крупнейших банков и так далее (рис. 2). Форма кривой отражает то, насколько сконцентрированы (рассредоточены) суммарные активы (по остаткам или по оборотам).
%
Рис. 2. Доля от суммарных активов переменной выборки по остаткам ( 0 ) и по оборотам ( ЕЗ ), которую занимают n крупнейших банков (крупнейших по остаткам и оборотам соответственно), по средним позициям за 2012 г.
График позволяет сравнить форму двух различных распределений, но порядок банков для этих распределений в группах по оси х различный (например, вторая крупнейшая КО по остаткам это ВТБ, а по оборотам - НКЦ).
Из рис. 2 следует, что суммарная доля остатков, принадлежащая крупнейшим по остаткам банкам, больше, чем суммарная доля оборотов, принадлежащая крупнейшим по оборотам банкам (распределение по остаткам в начале графика растет быстрее, чем распределение по оборотам). Следовательно,
среди группы крупнейших банков по остаткам остатки сконцентрированы выше, чем финансовые потоки среди крупнейших банков по оборотам. Но в правой части графика ситуация обратная, доля оборотов выше, чем доля остатков. Это означает, что среди малых по остаткам банков остатки распределены более равномерно, чем обороты среди малых по оборотам банков. Объяснением этого может послужить то, что среди банков, попавших в оба «хвоста» распределений, есть банки, которые достаточно «пассивны» в своей деятельности. Такие банки обладают остатками, но генерируют сравнительно небольшой объем деятельности по оборотам.
По оборотам доля Сбербанка существенно ниже, чем по остаткам, всего 20% по нашей выборке, которая к тому же немного меньше, чем полная (например, в ней нет Альфа Банка).
Из рис. 3 наглядно видно, что концентрация оборотов среди тех банков, которые привычно считают крупнейшими, существенно ниже, чем можно было бы ожидать из концентрации остатков.
%
Рис. 3. Доля от суммарных активов переменной выборки по остаткам ( ^ ) и по оборотам ( и ), которую занимают n крупнейших банков по остаткам, по средним позициям за 2012 год.
Пояснение к рис. 3:
На этом графике для обоих кривых по оси х отложены одни банки, т.е. при переходе от х=1 к х=2 значение увеличивается на долю ВТБ в остатках и долю ВТБ в оборотах для соответствующих кривых, в отличие от предыдущего графика.
Также этот рисунок подчеркивает, что «гладкость» распределений на рис. 2 может ввести в заблуждение, если не учесть, что крупнейшие по остаткам и крупнейшие по оборотам это разные банки.
Если смотреть ежемесячные данные об изменениях позиций банков (рис. 4), то в рэнкинге по оборотам происходит больше изменений. Это согласуется со здравым смыслом: обороты гораздо чувствительнее реагируют на текущую рыночную ситуацию. В среднем за 01.02.2007-01.12.2012 гг. перестановок по оборотам произошло в 2,12 раз больше перестановок по остаткам, а за период 01.06.2010-01.12.2012 гг. (заметно меньше технических пополнений выборки) в 2,21 раз больше.
3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
Период
Рис. 4. Количество перестановок в рэнкинге по всем КО,
публикующим обороты (----); остатки (--);
отношение числа перестановок по остаткам к числу перестановок по оборотам (правая шкала) (-о-) Пояснение к рис. 4:
Под количеством перестановок подразумевается сумма разностей по всем банкам позиции в рэнкинге на текущий месяц минус позиция в предыдущий месяц, взятые по модулю. Для отдельных банков скачки вычисляются только в том случае, если за предыдущий месяц они опубликовали информацию, тем не менее, появление в выборке новых участников изменяет позиции остальных участников и тем самым влияет на график.
Данный график не может использоваться для сравнения динамики с реальной экономикой, так как на ранних этапах выборка постоянно подвержена влиянию ее технического пополнения.
Тем не менее, если брать данные за год (рис. 5), то окажется, что число перестановок средней за год позиции по оборотам выше, но это не меняет существенно, т.е. среднее положение по оборотам в течение года сравнительно устойчиво.
Период
Рис. 5. Количество перестановок в рэнкинге по всем КО, публикующим обороты по занимаемыми ими позициями в рэнкинге средних позиций за все месяцы в течение года, по которым банк опубликовал информацию, по значениям суммарных активов:
---остатки; обороты
Далее обсудим способ получения данных. В 2004 г. ЦБ инициировал процесс по повышению прозрачности банковского сектора. С этого момента на его интернет-сайте коммерческие и государственные КО раскрывают данные собственной балансовой информации. Последующие письма ЦБ РФ о раскрытии информации КО (J№ 165-Т от 21.12.2006 и №72-Т от 25.05.2010) существенно увеличили номенклатуру раскрываемых балансовых показателей.
Номенклатура публикуемых показателей охватывает в том числе данные ежемесячной банковской отчетности по форме 0409101 «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации». Данные, раскрываемые в ней, да-
ют более чем детализированную картину процессов, протекающих в банковском секторе. Однако степень их детализации чересчур велика для макрофинансового анализа, который в таких обстоятельствах весьма затруднен без специального инструментария (как, впрочем, и микрофинансовый анализ). Чтобы перейти от записей по отдельным счетам отдельных банков к статистике макроуровня, в ИНП РАН была создана система Searchlight. Она объединяет в себе базу данных, содержащую балансовую отчетность по форме 0409101, и набор механизмов для их агрегации и последующего вывода результатов. Именно с ее помощью получена статистическая информация, использованная в данной статье. Для целей исследования концентрации денежно-банковского сектора система была дополнена модулем, позволяющим обрабатывать массив показателей отдельных КО и переводить их в данные, описывающие концентрацию и распределения этих показателей, сохраняя возможность детализировать значение отдельного показателя и исследовать, какие КО наиболее существенно повлияли на его значение.
Статистически показатель концентрации аппроксимирован так, что в 2008 г. у его значений наихудшее качество, а в конце отрезка наилучшее. В настоящее время, выборка организаций на сайте ЦБ уже достаточно полна, чтобы вычислять концентрацию без сложных аппроксимаций (рис. 6).
1
0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
Г--Г--Г--Г--С0С0С0С0СЛСЛСЛСЛОООО'—' <—■ <—■ <N <N <N (N
ОООООООООООО'—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 '—1 ТТлмттлтт
ОООООООООООООООООООООООО Период
<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N
•—
Рис. 6. Разница между объемами суммарных активов выборок ЦБ РФ ( ЕЮ ) и выборок Searchlight (И ): всего активы по выборке Searchlight КО, публикующих оборот (0 )
Информация балансовых банковских отчетностей, публикуемая на сайте ЦБ России, позволяет существенно расширить возможности исследователя. Благодаря ей, становятся доступны не только более детальные данные по остаткам, но и информация по оборотам и распределению остатков и оборотов внутри системы, что позволяет получить гораздо более детальную статистику по концентрации.
Изучение распределения оборотов внутри банковской системы позволяет прийти к следующим выводам:
• информация по остаткам на счетах на отчетную дату не может являться единственной и окончательной оценкой значения банка для банковской системы и экономики в целом;
• предпочтительнее не регулировать денежно-банковскую систему, определяя при этом значимость кредитных организаций только по размеру их остатков. Если не принимать в расчет объем оборотов, проходящих через кредитную организацию, регулирующее воздействие может привести к не ожидаемым существенным последствиям для банковской системы;
• так как размер остатков кредитной организации не отражает полностью ее значимости, то ликвидация всех кредитных организаций с небольшими суммарными остатками на практике может не соответствовать гипотезам, лежащим в основании такой регулятивной политики и затронуть организации, имеющие для банковской системы большее значение, чем ожидается из оценки по размеру остатков;
• кредитная организация может обладать монопольной властью не только на основе кредитной деятельности, но и на основе объема финансовых потоков, проходящих через нее;
• концентрация оборотов в банковской системе существенно ниже, чем концентрация остатков. Это предполагает, что рыночная власть по оборотам распределена не так же, как распределена власть по остаткам.
Литература и информационные источники
1 Путиловский В., Лубенец Ж. Banki.ru. Куда текут депозитные реки. http://www.banki.ru/news/daytheme/?id=599394 7.
2 Савинова В.А., Леонтьев А.Б. Конкурентная среда в банковской системе рф как предпосылка концентрации банковского капитала // Вестник Самарского Государственного Экономического Университета, № 10 (84), 2011.
3 Хандруев А.А., Чумаченко А.А. Конкурентная среда и модернизация структуры российского банковского сектора // Банковское дело, № 11, 2010.
4 Петрушанский В. П. Конкурентная рыночная структура и концентрация в банковском секторе России // Вестник Московского Университета, Серия 6: Экономика, № 4, 2008.
5 Allen N. Berger, Asli Demirgug-Kunt, Ross Levine, Joseph G. Haubrich. Bank Concentration and Competition: an Evolution in the Making, 2003.
6 M.Gambera, N. Cetorelli. Banking Market Structure, Financial Dependence, and Growth: International Evidence from Industry Data // Journal of Finance, т. 56, № 2, 2001.
7 Deniz Anginer, Asli Demirguc-Kunt, Min Zhu. How does Bank Competition Affect Systemic Stability? // The World Bank Policy Research Working Paper, 2012.
8 Thorsten Beck, Asli Demirguc-Kunt, Vojislav Maksimovic. Bank Competition and Access to Finance: International Evidence // Journal of Money, Credit and Banking, т. 36, № 3, 2004.
9 N. Cetorelli. Competitive Analysis in Banking: Appraisal of the Methodologies, 1999.
10 Asli Demirgug-Kunt, Luc Laeven, Ross Levine. Regulations, Market Structure, Institutions and the Cost of Financial Intermediation, 2003.
11 Stijn Claessens, Luc Laeven. What Drives Bank Competition? Some International Evidence. February, 2003.
12 Моисеев С. Р. Эффекты банковской концентрации // Современная конкуренция, № 6, 2007.
13 Jacob A. Bikker, Katharina Haaf. Measures of Competition and Concentration in the Banking Industry: a Review of the Literature // Economic & Financial Modelling. Summer, 2002.
14 Дробышевский С., Пащенко С. Анализ конкуренции в российском банковском секторе //Научные труды ИЭПП, №96, 2006.
15 Моисеев С.Р. Конкуренция в российском банковском секторе // Банковское дело, № 8, 2007.
16 Моисеев С. Р. Реалии монополистической конкуренции в российском банковском секторе // Современная конкуренция, № 1, 2006.
17 Верников А. National Champions and the Competitive Structure of the Russian Banking Market //MPRA Paper, № 40236, 2012.
18 Анисимова А.И., Верников А.В. Структура рынка банковских услуг и ее влияние на конкуренцию (на примере двух российских регионов) // Деньги и кредит, № 11, 2011.
19 Fungacova Z., Solanko L., Weill L. Market Power in the Russian Banking Industry //BOFIT Discussion Papers, № 3, 2010.
20 Fungacova Z., Weill L. Does Competition Influence Bank Failures?. 2011.
21 Diego Anzoategui, Maria Soledad Martinez Peria, Martin Melecky. Bank Competition in Russia: An Examination at Different Levels // Emerging Markets Review, № 13, 2012.
22 Diego Anzoategui, Maria Soledad Martinez Peria, Martin Melecky. Banking Sector Competition in Russia. October, 2010.
23 Карминский А.М., Костров А.В. Моделирование вероятности дефолта российских банков: расширенные возможности // Журнал Новой экономической ассоциации, т. 1 (17).
24 Мамонов М.Е. Неструктурный подход к оценке уровня конкуренции в российском банковском секторе //Банковское дело, № 11, 2010.
25 Мамонов М.Е. Влияние кризиса на прибыльность российского банковского сектора //Банковское дело, № 12, 12 2011.
26 David Martinez-Miera, Rafael Repullo. Does Competition Reduce the Risk of Bank Failure? // Review of Financial Studies, № vol. 23(10), 2010.
27 Мамонов М.Е. Влияние рыночной власти российских банков на их склонность к кредитному риску: результаты панельного анализа // Прикладная эконометрика, т. 4, № 28.
28 Ибрагимов Ш.Ш. Аналитические возможности использования банковской балансовой отчетности в макроэкономических исследованиях //Научные труды ИНП РАН. М.: МАКС Пресс, 2012.
29 .Leon C, Machado C., Cepeda F., Sarmiento M. Too-connected-to-fail Institutions and Payments System’s Stability: Assessing Challenges for Financial Authorities // Borradores de Economia, т. 2011, № 644.
