CC BY
176
DOI https://doi.org/10.18551/rjoas.2016-11.16
ЗАРУБЕЖНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ОЦЕНКЕ УСТОЙЧИВОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ
FOREIGN TRENDS IN THE EVALUATION OF SUSTAINABILITY OF BANKING SYSTEM
Суровнева К.А., аспирант Surovneva K.A., Post-graduate student Орловский филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Российская академия народного хозяйства и Государственной Службы при Президенте Российской
Федерации», Орел, Россия Orel branch of the Federal State Educational Institution of Higher Education «Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration», Orel City, Russia
E-mail: [email protected]
АННОТАЦИЯ
Целью данной статьи является исследование зарубежной практики оценки устойчивости банковского сектор, а также выявление тенденций формирования систем оценки состояния финансовой системы. Особое место в статье отводится активному развитию со стороны международных организаций и надзорных органов отдельных стран рейтинговых национальных систем оценки надежности кредитных институтов, а также моделей стресс-тестирования банковского сектора. Рассматривается оценка финансовой устойчивости банковской системы на основе рыночных индикаторов в преддверии кризиса 2008 года, показатели устойчивости и стабильности финансовой системы Международным валютным фондом.
ABSTRACT
The aim of this paper is to study foreign practice of banking sector stability assessment, as well as identifying trends shaping systems of assessing the state of the financial system. Special place in the article is given to active development of international organizations and supervisory authorities of countries for estimating reliability of credit institutions, as well as models of stress-testing for banking sector. The estimation of financial stability of the banking system based on market indicators in the run-up to the 2008 crisis, indicators of sustainability and stability of the financial system of the International Monetary Fund.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Банковская система, определение устойчивости банковской системы, стабильность, оценка устойчивости, рейтинговые системы, банковские риски, финансовые показатели, кредитный дефолтный своп, Международный валютный фонд.
KEY WORDS
Banking system, stability determination, financial stability, stability assessment, rating system, banking risks, financial indicators, CDS (Credit Default Swaps), International Monetary Fund.
Масштабы и мобильность международных потоков капитала обусловили повышение значимости непрерывного наблюдения за устойчивостью банковской системы. Положение дел в экономике страны и конъюнктура рынков капитала играют решающую макроэкономическую роль в сохранении устойчивости банковской системы. А контроль показателей финансовой устойчивости отдельного банка, корректная оценка финансового положения и вовремя принятые меры в целях сохранения его устойчивости являются важной стратегической и текущей задачей развития всей банковской системы.
Главной задачей межправительственной валютно-кредитной организации по содействию международному валютному сотрудничеству - Международного
Валютного Фонда - является поддержание устойчивости и стабильности мировой финансовой системы. Членами МВФ являются 189 стран-участниц на 01.10.2016 г. [13]. Стабильность финансового сектора является необходимым условием для достижения ключевых целей развития - расширения доступа к финансовым услугам и углубления финансовой сферы. В 2016 году МВФ создал Трастового фонда по вопросам стабильности финансового сектора. «Этот Трастовый фонд будет предоставлять средства на проведение обзоров стабильности финансового сектора и работы по развитию потенциала в странах с низкими доходами и странах с доходами ниже средних, проводя диагностическую оценку в качестве основы для определения приоритетов реформ в финансовом секторе» [13].
После мирового финансового кризиса в 2008 года Исполнительный совет МВФ принял решение о том, что начиная с 2010 года, крупнейшие25 финансовых систем мира будут проходить обязательную финансовую проверку раз в пять лет. В 2015 году этот список был расширен до 29 стран. По данным годового отчета МФВ за 2016 год, в 2017 финансовом году свои оценки финансовой стабильности в рамках ФСАП (Программа оценки финансового сектора) завершат Германия, Соединенное Королевство, а также Ирландия, Мексика, Россия и ряд других стран. Началось проведение оценок по Китаю и Испании, которые завершатся в 2018 финансовом году. С целью оценки финансового сектора МВФ оценивает три ключевых компонента во всех странах:
1. устойчивость банков и других финансовых организаций, в том числе посредством стресс-тестов;
2. качество банковского, страхового надзора и надзора за финансовым рынком;
3. способность надзорных и директивных органов, а также систем финансовой защиты действенно реагировать в случае кризиса [12].
Программа ФСАП имеет две главные цели: определить стабильность и устойчивость финансового сектора; проанализировать его потенциальный вклад в экономический рост и развитие.
По мнению Международного Валютного Фонда, анализ общего состояния и устойчивости банков имеет принципиальное значение для любой оценки стабильности финансовой системы. Банки играют основную роль в финансовой системе. Они часто представляют собой удобное место для размещения и заимствования средств и, как таковые, являются источником ликвидных активов и средств для остальной экономики. Они также предоставляют платежные услуги, которые используют все остальные экономические субъекты в процессе осуществления своей коммерческой деятельности. Поэтому их банкротства могут существенным образом сказываться на деятельности всех остальных финансовых и нефинансовых структур, а также на доверии к финансовой системе в целом и ее функционировании [11]. По мнению МВФ, рентабельность, достаточность и доступность капитала являются принципиально важными факторами, определяющим устойчивость банков и определяют устойчивость финансовых учреждений по отношению к резким изменениям в состоянии их балансов.
По данным годового отчета Международного Валютного Фонда от 01октября 2016 года «меры денежно-кредитной политики должны быть направлены на уменьшение вероятности кризисов, а не только на устранение их последствий в случае возникновения» [13]. В данной связи представляется целесообразным изучение существующих тенденций в оценке устойчивости банковской системы и выявления индикаторов дестабилизации финансового сектора.
Становление зарубежных банковских систем имеет длительную многовековую историю. Развитые страны, такие как Англия, Германия, Голландия, США являются первопроходцами в формировании центральных банков и всей банковской системы. Банк Англии заработал прочную репутацию искушенного и опытного центрального банка, начавшего свою историю в 1694 году. Банковскую систему Англии характеризуют высокая степень концентрации и специализации, хорошо развитая банковская инфраструктура, тесная связь с международным рынком ссудных капиталов. В мировом финансовом центре - в Лондоне работает больше иностранных
банков, чем английских. Доля депозитов в иностранной валюте в банках Великобритании значительно выше, чем в других странах. Английская банковская система владеет самой широкой в мире сетью зарубежных филиалов.[1] Например, в США первые попытки создать Центральный банк и упорядоченную систему кредитно-денежных отношений предпринимались сразу после обретения независимости в начале 19-го века. Американская банковская система имеет ряд уникальных особенностей в построении и организации ее работы. В начале XX века банковская система США претерпела радикальные реформы. В 1913 году Конгресс принял закон о Федеральной резервной системе (Federal Reserve System; ФРС). Эта организация стала фактически Центральным банком США [2].
В банковской системе каждой страны есть свои особенности, в том числе и в части определения устойчивости и стабильности, так как каждая из них прошла свой путь становления и развития. Одновременно нельзя не согласиться, что ключевым аспектом развития экономики в XXI веке является глобализация мировых финансовых рынков. Сегодня набирает обороты процесс взаимодействия, сближения между гражданами разных государств, их объединениями и государствами как таковыми по различным направлениям деятельности: экономической, культурной, политической, экологической, социальной [3]. За время образования современной банковской системы сформировалась зарубежная практика оценки устойчивости банковской сферы. По мнению О.И. Лаврушина среди всех зарубежных комплексов различных способов оценки следует выделить:
1. Оценку финансовой устойчивости банковского сектора и его динамики на основе рыночных индикаторов и с учетом макроэкономических показателей;
2. Применение рейтинговых национальных систем оценки надежности кредитных институтов, обеспечивающих в комплексе оценку стабильности банковского сектора;
3. Развитие моделей стресс-тестирования банковских систем в целом и отдельных коммерческих банков [4].
В связи с активным развитием рынка финансовых услуг и расширением линейки финансовых инструментов особая роль в оценки устойчивости банковского сектора отводится рыночным индикаторам. По мнению многих западных практиков, рыночные цены оперативно несут в себе информацию о должнике и о состоянии положения дел на рынке в целом. Западные специалисты выделяют ряд рыночных индикаторов, которые могут сигнализировать о нарастающих проблемах. К таким рыночным показателям относят:
1. CDS (Credit Default Swaps)1. Котировки CDS отражают оценку рынком вероятности дефолта кредитного института, а среднее изменение стоимости CDS крупнейших коммерческих банков - оценку рынком изменения устойчивости банковского сектора [4].
2. Спред межбанковского денежного рынка.
3. Изменение спредов между доходностью банковских долговых обязательств.
4. Уровень кредитной активности банковского сектора.
4.1. Показатели динамики кредитного портфеля в разбивке по отраслями продуктам;
4.2. Показатели, характеризующие динамику кредитного портфеля в сравнении с темпами изменения валового национального продукта.
5. Коэффициент банковского левериджа2.
6. Капитал 1-го уровня.
7. Прибыльность.
1 Производный финансовый инструмент - соглашение, согласно которому покупатель обязуется выплачивать премию эмитенту CDS, последний в обмен на получение платежей принимает на себя обязательство погасить долг третьей стороны перед покупателем в случае невозможности должника погасить свои обязательства (т.е. в случае дефолта третьей стороны) [4].
2 «Leverage» (англ. - рычаг) - американский термин в применении к экономике означающий некоторый фактор, при небольшом изменении которого сильно меняются связанные с ним показатели [9]. Простой показатель левериджаопределяетя как отношение капитала к активам [11].
Рассмотрим события предшествовавшие наступлению финансового (ипотечного) кризиса в США в 2008 году, а также индикатор CDS, сигнализирующий о скором наступлении дефолта. В 2005 году банки США выдали огромный объем ипотечных кредитов по ставке 4-6%, а по условию контракта в 2007 году ставка была повышена до 10-15%, что провоцировало невыплаты по кредитам и повлекло за собой ипотечный кризис в США, а впоследствии и мировой финансовый кризис. Стоит отметить, что CDS были изобретены в США в середине 1990-х гг., но взрывной рост их выпуска и торговли ими наблюдался с 2003 г., когда быстро рос объем кредитного рынка и кредитных инструментов. Выпускать свопы на долговые инструменты любого заемщика могли любые банки, а трейдерам, чтобы торговать CDS, не нужно было владеть лежащими в их основе инструментами. По данным ISDA (Международная ассоциация свопов и деривативов) к концу 2007 г. номинальная стоимость обращавшихся свопов достигла рекордной суммы в $62,2 трлн., что отражает высокую оценку риска дефолта[7]. В сентябре 2008 случился дефолт. Американские банки (в том числе Lehman Brothers, Merrill Lynch и Morgan J.P.) и страховые компании (в том числе и AIG), кто выпускал CDO или продавали CDS, кредитные дефолтные свопы потерпели миллиардные потери, их CDO обесценились. В этой ситуации десятки банков не удалось спасти, наиболее громких из которых Lehman Brothers и Bear Sterns. AIG объявила о своем банкротстве. Merrill Lynch был продан Bank of America. Люди начали паниковать, и кредитные рынки были заблокированы. Компании изо всех сил старались обслуживать свои кредиты и получить новые. Именно в это время, когда Конгресс США принял программу оказания финансовой помощи TARP (Troubled Asset Relief Program) в 700 миллиардов долларов. Citigroup, например, получил $45 млрд.; AIG получила $40 млрд.; J.P. Morgan и Wells Fargo оба получили $25 млрд.; Goldman Sachs получил $10 млрд.; и так далее. В то же время, хедж-фонды, которые заранее просчитали наступление кризиса, заработали миллиарды [6].
Важное место в оценке устойчивости банковской системы, используемой западной практикой, отводится качеству кредитного портфеля банка. Но на сегодня какой-либо комплексный показатель для оценки портфеля не разработан. В этой связи используются национальные рейтинговые системы оценки надежности кредитных институтов. Таким образом, перейдем к исследованию рейтинговых систем оценки надежности банков. Системы оценки надежности банковской сферы западная практика группирует по целевой, методологической, информационной и ресурсной принадлежности на следующие разделы:
• Надзорные банковские рейтинговые системы;
• Аналитические системы, основывающиеся на финансовых показателях;
• Комплексные системы оценки банковских рисков;
• Статистические модели.
В таблице 1 рассмотрены центральные модели оценки, используемые национальными органами надзора в экономически развитых государствах.
Рассмотрим более подробно каждую из перечисленных групп рейтинговых национальных систем оценки. Начнем с «надзорных банковских рейтинговых систем». Исторически данная группа оценки основывалась на проверки состояния дел банка надзорными органами с выездом на место. В современном мире эта же оценка может так же проводится дистанционно.
К данной группе относится такая зарекомендовавшая себя рейтинговая система оценки надежности как CAMEL. Система существует с 1979 г. как стандартизированная рейтинговая система и используется в банках как при инспекционной проверке, так и дистанционно. Данная система лежит и в основе оценки финансовой устойчивости коммерческих банков со стороны Банка России.
Методика CAMEL представляет собой совокупность показателей, предполагающую разделение оценки финансовой устойчивости банка на пять основных компонент: Capital adequacy (достаточность капитала); Asset quality (качество активов); Management (качество управления); Earnings (доходность); Liquidity (ликвидность).
Таблица 1 - Системы надзора и раннего предупреждения в группе ^10) десяти стран [8]
Страна Система Тип системы
Франция ORAP Дистанционная система банковского надзора
SAABA Модель раннего предупреждения - ожидаемые потери
Германия BAKIS Аналитическая система на основе финансовых показателей
Италия PATROL Дистанционная система банковского надзора
Система раннего предупреждения Модель раннего предупреждения
Нидерланды RAST Комплексная система оценки банковских рисков
Система наблюдения Аналитическая система на основе финансовых показателей
Англия RATE Комплексная система оценки банковских рисков
TRAM Модель раннего предупреждения
США CAMELS Рейтинговая система с местным наблюдением
IBMS Аналитическая система на основе финансовых показателей
SEER Rating Модель раннего предупреждения - рейтинговая оценка
SEER Risk Rank Модель раннего предупреждения - прогноз потерь
CAEL Дистанционная рейтинговая система надзора
GMS Модель раннего предупреждения - высокие темпы роста банков
SCOR Модель раннего предупреждения - оценка пересмотра рейтинга
Bank Calculator Модель раннего предупреждения - прогноз потерь
По каждому из этих компонентов выставляется комплексная оценка финансовой надежности банка по пятибалльной шкале.
Среди надзорных банковских рейтинговых систем в разных странах имеются свои принятые надзорными органами модели оценки. Так, из перечисленных в таблице 1 систем надзора, к рейтинговым относятся ORAP (дистанционная система банковского надзора) во Франции, PATROL(дистанционная система банковского надзора) в Италии, CAEL(дистанционная рейтинговая система надзора) в США.
Так же существует рейтинговая система оценки банковских холдингов BOPEC. Выставляемый в рамках данной системы рейтинг является производным пяти компонентов BOPEC: банковские дочерние компании, включенные в систему страхования, другие компании, материнская компания, доходность и капитал, а так же отдельный рейтинг менеджмента [4].
К аналитическим системам оценки устойчивости банковского сектора на основе финансовых показателе относятся: аналитическая система BAKIS в Германии и система IBMS в США. Методика аналитических систем основывается на оценке последовательного набора индикативных финансовых показателей. Кредитные учреждения группируются по определенному критерию (пользователем могут быть заданы в программе разные комбинации по группам для сравнения), и в рамках группы происходит оценка ряда финансовых показателей банков в динамике. Значительное отклонение какого-либо показателя конкретного банка от остальной группы служит поводом для особого внимания со стороны органов надзора. За основу принято рассматривать параметры достаточности капитала, качества активов, рентабельности и ликвидность. Все цифры используются по данным официальной отчетности банка (ежемесячной и ежеквартальной) в соответствии с МСФО (международными стандартами финансовой отчетности).
Немецкая информационная система BAKIS является типичным примером аналитической оценки банков. Это комплексная и стандартизированная система обмена данными между органом надзора и Немецким центральным банком. Цель BAKIS оценить положение дел в отрасли и финансовое состояние в конкретном кредитном учреждении, выявить неблагоприятные векторы развития банков и предотвратить риски. Как повествует О.И. Лаврушин, в общей сложности система BAKIS использует 47 показателей, связанных с факторами риска и доходности. В их
числе выделяется 19 показателей для оценки кредитного риска, 16 - для оценки рыночного риска, два показателя - для оценки ликвидности, десять коэффициентов -для оценки рентабельности. Все показатели в рамках системы являются равнозначными. Показатели и ранжирование банков в рамках групп, калькулируемые системой, не предоставляются банкам, хотя основные тренды показателей обсуждаются с менеджментом банка [4].
Характерной особенностью комплексной системы оценки банковских рисков является оценка рисков, внутренней структуры и контроль по каждой бизнес-единице конкретной банковской группы. Таким образом, банковская группа разбивается на бизнес-единицы, и по специальным критериям происходит оценка рисков, для каждого из которых определены скоринговые параметры. В Нидерландах к такой системе надзора принято относить RAST (комплексная система оценки банковских рисков). В Англии существует комплексная система оценки банковских рисков RATE, которая используется финансовыми органами в период надзора. Что характерно, надзорный период может длиться от шести месяцев до трех лет, в зависимости от вида риска и кредитного учреждения. В системе на ежегодной основе по каждому банку ведутся оценки тех изменений показателей деятельности в банке, которые могут повлиять на результаты деятельности учреждения и на процесс выполнения утвержденных планов и поставленных целей. Данная методика основывается на девяти последовательных элементах оценки:
1. Определение значимых бизнес-единиц
2. Получение предварительной информации из других источников
3. Планирование работы на места и проведение встреч с менеджментом банка, руководителями значимых подразделений (внутренний аудит, риск-менеджмент и др.)
4. Проведение детальной оценки рисков каждой бизнес-единицы
5. Разработка надзорной программы на основе оценки
6. Внутреннее рассмотрение RATE-оценки, выявление тенденций и проблем
7. Обеспечение качества RATE-оценки, обращая внимание на внутренние процессы оперативного управления
8. Обеспечение обратной связи с банком, головным офисом, органами надзора и отчетности
9. Формальная оценка риска значимых бизнес-единиц осуществляется на основе оценок факторов бизнес-рисков банковской группы. Риски, связанные с каждой бизнес-областью, оцениваются на основе системы CAMEL-B, включающего оценка стандартного набора показателей CAMEL, рассматриваемого выше в тексте, а так же непосредственно бизнеса.
Стоит отметить, что процедура оценки RATE включает оценки как банковского бизнеса, так и внешней среды, операционных, правовых, репутационных рисков, а оценка системы внутреннего контроля основывается на модели COM (C-control, O-organization, M-management), модели трех факторов: контроль, организация, управление.
Результаты проведенной RATE-оценки не разглашаются, но с руководством банка и органами регулирования обсуждается оценка с указанием направления выявленного риска и его уровня (высокий, средний или низкий). Оценка текущего положения профиля рисков расширяется оценками потенциальных изменений в профиле риска в ближайший наблюдаемый период.
Банковские аналитики и надзорные органы в последние годы пришли к пониманию необходимости раннего выявления и предупреждения факторов нестабильности. В силу чего и получила активное развитие разработка и использование статистических моделей для прогнозирования устойчивости банков.
Основной принципиальной особенностью различия статистических моделей и вышеуказанных методов является два фактора. В первую очередь статистическая модель всегда строится на основе процесса выявления рисков, которые могут привести к неблагоприятным результатам, тогда как предыдущие системы
рассматривают текущее состояние банка. Второй отличительный фактор -статистические модели рассчитаны на основе передовых методиках определения причинной экономической взаимосвязи между независимыми и результирующими переменными, такими как банковская нестабильность, обесценение и др. [4]. Сначала выявляется статистическая зависимость между выбранными параметрами, затем по этим статистическим результатам прогнозируется модель наступления событий в будущем. Статистическая модель позволяет оперативно на основе набора финансовых показателей банка оценить текущее положение банка и построить прогноз. Статистическая модель носит дистанционный характер реализации.
Статистические модели классифицируют на:
1. Модели рейтинговой оценки или понижения рейтинга;
2. Модели прогнозов неплатежеспособности или выживания;
3. Модели ожидаемых потерь.
Статистическая модель оценки устойчивости банка - это экономическая система, функционирующая на основе специальных программных продуктов, позволяющих в автоматизированном режиме обращаться к различным базам данных, а также производить расчет показателей деятельности и рейтингов, прослеживать их динамику и структуру [10]. Статистическая модель используется не только для раннего выявления проблемных мест у банка, но и позволяет выставлять прогнозную оценку устойчивости банка на два-три года вперед. Статистическую модель оценки используют рейтинговые агентства и надзорные органы.
На основе вышеизложенного материала полагается возможным составить сравнительную таблицу применяемых в западной практике рейтинговых национальных систем оценки надежности кредитных институтов (табл. 2).
Таблица 2 - Сводная сравнительная таблица зарубежных рейтинговых систем оценки
устойчивости кредитного учреждения
Вид рейтинговой системы Цели Используемые ресурсы Метод оценки Метод проведения Наличие прогнозной функции
Надзорные банковские рейтинговые системы комплексная оценка финансовой надежности банка МСФО финансовые показатели деятельности оценка устойчивости по бальной шкале инспекционные проверки/ дистанционные Нет
Аналитические системы, основывающиеся на финансовых показателях раннее предупреждение проблемности банков МСФО финансовые показатели деятельности оценка отклонения показаний банка от общего тренда дистанционно Нет
Комплексные системы оценки банковских рисков ориентация на комплексную оценку банковских рисков финансовые показатели деятельности, дополнительные источники информации о бизнесе Оценка рисков каждой бизнес-единицы инспекционные проверки/ дистанционные Нет
Статистические модели Раннее выявление и предупреждение факторов нестабильности Финансовые показатели, независимые переменные банковской среды программный расчет по параметрам дистанционно Да
Исследовав вопрос оценки финансовой устойчивости банковского сектора и его динамики на основе рыночных индикаторов и с учетом макроэкономических показателей, а также применение рейтинговых национальных систем оценки надежности кредитных институтов, мы подошли к такому прогрессивному направлению
оценки устойчивости банковской, как модель стресс-тестирования банковских систем и банков. На протяжении уже 10 лет стресс-тестирование используется как методом анализа рисков в финансовых организациях. Зарубежное банковское регулирование, а именно Базельский комитет по банковскому надзору предписывает на регулярной основе банкам, использующим модель внутренних рейтингов, применение стресс-тестирования [12]. По мнению Международного Валютного фонда «цель проведения стресс-тестов заключается в том, чтобы оценить воздействие потенциальных потрясений на устойчивость финансовой системы, применив их к модели этой системы» [11]. Вид выбираемого потрясения связан с определением риска системы в текущий момент, а модель адаптируется подструктуру финансовой системы. Модель может представлять собой электронную таблицу балансов и отчетов о доходах банков, тогда есть возможность использовать модель управления рисками отдельных учреждений3. Практикуется обычно изменение капитала финансового сектора, вызванное каким-либо макроэкономическим событием, например вследствие стагнации экономики или девальвации ухудшается качество активов. Масштаб потрясения в стресс-тестировании должен быть масштабным, но реально возможным, чтобы и результат тестов выглядел правдоподобным и вызывал доверие. В стресс-тестах могут использоваться несколько макроэкономических сценариев развития и несколько видов потрясений, коррелирующих между собой. При помощи стресс-теста возможно оценить чувствительность и уязвимость финансовой системы по отношению к конкретным видам риска и конкретным макроэкономическим событиям.
Стресс-тесты дополняют другие методики определения финансового положения кредитных учреждений, повышая качество анализа устойчивости банковского сектора, является явным преимуществом в качестве оценки состояния банковской системы.
Заключение. В заключение проведенного исследования хотелось бы добавить, что Банк Росси активно использует зарубежный опыт в оценке уровня финансовой устойчивости банков. Проводится не только комплексные проверки банков, но так же активно используется методика стресс-тестов. Регламентирующими документами в данном направлении надзора являются указания Банка России от 30.04.2008 г. №2005-У «Об оценке экономического положения банков», Указание Банка России от 16.01.2004 г. №1379-У «Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов».
В силу непрерывного развития финансового сектора, глобализации финансовых рынков, а также юного состояния российской банковской системы в целом, нам видится целесообразным последующее развитие российских регулирующих и надзорных систем по опыту зарубежных банковских систем развитых стран, с учетом рекомендаций Международного Валютного Фонда. Представляется, что оценка устойчивости банковского сектора в России должна развиваться в рамках разработки и внедрения следующих общероссийских моделей: модель оценки вероятности дефолта заемщика; статистическая модель раннего реагирования и прогнозирования; модель оценки риска бизнес-единиц банка; модель кластерного анализа на основе финансовых показателей; модель оценки банковских холдингов.
Кроме того, хотелось бы отметить важную необходимость в свободном доступе заинтересованных лиц к данным внедряемых аналитических систем оценки устойчивости банковского сектора.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Basel Committee on Banking Supervision «International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards», 2004
2. Central Bank of Bahrain «What is financial stability»; №1, 2008. URL http://www.cbb.gov.bh/assets/FSP/What%20is%20Financial%20Stability.pdf
3. URL http://www.financial-analysis.ru/methodses/metAFOkofFinLeveridg.html
3Порядок проведения стресс-теста в сложной финансовой системе см. в работе HoggarthandWhitley (2003)
4. URL http://www.vedomosti.ru/newspaper/articles/2013/07/31/defolty-zastrahuyut
5. URL http://medium.com/@danwwang/the-cdo-the-cds-and-the-subprime-mortgage-crisis-c1 aa28c01116#. bdx3bzchj
6. Supervisory Risk Assessment And Early Warning Systems, Basel Committee for banking Supervision, Bank for international Settlements. Basel, 2000. URL: www.bis.org
7. Базарнова О.А. Три основные модели в сфере современного антикризисного управления / Базарнова О.А., Полянин А.В., Суровнева А.А. // Вестник Орловского государственного университета. Серия: Новые гуманитарные исследования. 2015. №5 (46). С. 184-187.
8. Суровнева К.А. Статья. «Опыт организации и тенденции развития банковской системы Англии». «Научный альманах» (ISSN 2411-7609) экономические науки. 2015.
9. Лаврушин О.И. «Банковская система в современной экономике»: учебное пособие, - 2-е изд., стер, - М.:КНОРУС, 2016г. - 360с.
10. Лаврушин О.И.. «Устойчивость банковской системы и развитие банковской политики», Монография. КНОРУС, Москва, 2014г. - 280с.
11. Лебедев В.М. Системный подход при формировании стратегий публичного управления / Лебедев В.М., Полянин А.В. // Вестник Орловского государственного университета. Серия: Новые гуманитарные исследования. 2015. №3 (44). С. 294296.
12. Показатели финансовой устойчивости. Руководство по составлению - Вашингтон, округ Колумбия, США: Международный Валютный Фонд, 2007 год. www.imf.org
13. Годовой отчет МВФ. Совместный поиск решений.Вашингтон, округ Колумбия, США: Международный Валютный Фонд, 2016 год. www.imf.org
14. Полянин А.В. Методика прогнозирования показателей инвестиционной активности, обеспечивающих желаемые темпы экономического роста / Полянин А.В., Коптева Н.А., Тимошко А.М. // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2011. Т. 2. №2. С. 29-32.
15. Суровнева К.А. Детализация механизмов банковского фондирования / Суровнева К.А., Сухорукова Н.В., Полянин А.В. // Экономика и предпринимательство. 2016. №6 (71). С. 1012-1017
16. Суровнева К.А. Проблемы поддержки безопасности банковской системы Российской Федерации в условиях глобализации мировых финансовых рынков. Конгресс «Everything in the name of Science!». Международное научное объединение экономистов «Консилиум», Цюрих (Швейцария), 2015 г. т. 1 с. 246252.
