Оценка устойчивости российского банковского сектора с

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Оценка устойчивости российского банковского сектора
с использованием системы опережающих индикаторов
Татьяна Шатковская
Олег Солнцев
Москва 2008
ЦМАКП
Цели исследования:
• оценка вероятности дестабилизации
банковского сектора в перспективе до 2012 г.
• определение значимости конкретных видов
рисков в рамках различных сценариев
Москва 2008
2
ЦМАКП
Рамки анализа:
• Макроэкономические факторы системных
рисков
без учета политических факторов и «информационного фона»
• Анализ вероятности системных кризисов
без оценки вероятности локальных кризисов, затрагивающих узкие
группы банков (пример: «кризис» 2004 г.)
Москва 2008
3
ЦМАКП
Методы и инструменты
Москва 2008
4
ЦМАКП
Процедура прогноза системных рисков банковского сектора
Среднесрочная балансово-эконометрическая модель национальной экономики
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Макропоказатели (ВВП, инфляция, инвестиции, розничная торговля и др.)
Распределение доходов
Консолидированный бюджет
Платежный баланс
Баланс доходов и расходов населения
Курсы и ставки
Денежные агрегаты
Баланс Центрального банка
Баланс банковской системы
Комплексный
среднесрочный прогноз
Система опережающих индикаторов банковских кризисов
• Индикаторы рисков ликвидности
• Индикаторы кредитных рисков
• Индикаторы валютных рисков
Сводный опережающий
индикатор кризисов (СОИ)
Москва 2008
5
ЦМАКП
Инструменты:
система опережающих индикаторов банковских кризисов
Концептуальная модель банковских кризисов,
на которой базируется разработанная система
опережающих индикаторов
Москва 2008
6
ЦМАКП
Выбор модели для построения системы опережающих
индикаторов банковских кризисов
Модели дискретного выбора для панельных данных
Логит модель
бинарного выбора
с фиксированными
эффектами
Логит модель
множественного
выбора
Москва 2008
7
ЦМАКП
Эконометрическая оценка логит модели множественного
выбора
Общий вид уравнения оценки вероятности возникновения
системного банковского кризиса
Pr(Yi  j | xi ) 
e
 j xi
J
1   e k xi
k 1
Где
j  0,1,2,..., J  0  0
Yi
-
зависимая переменная, принимающая значения j. В нашем
случае j принимает значения 0,1,2. j=0 в случае отсутствия
кризиса, j=1 в год перед кризисом и j=2 в год кризиса;
xi -
опережающие индикаторы;
j
-
коэффициенты;
i
-
страны от 1 до n.
Москва 2008
8
ЦМАКП
Эконометрическая оценка логит модели множественного
выбора
n
J
ln L   dij ln Pr(Yi  j ) 
 max
i 1 j 0
где
и
d ij  1 , если зависимая переменная принимает значение j для страны i
d ij  0
в противном случае.
Москва 2008
9
ЦМАКП
Список опережающих индикаторов,
вошедших в модели
Индикаторы рисков ликвидности:
• RLS_1_1 (-)
• RLS_1_2 (-)
Индикаторы кредитных рисков:
• DKRS_2_1 (-)
• ALT_S (+)
Индикаторы валютных рисков:
• VRS_3_1 (-)
• VRS_3_2 (-)
Индикатор «качества» институциональной среды:
• GDPperc (-)
Москва 2008
10
ЦМАКП
Многомерная логит модель М7
Multinomial logistic regression
Log likelihood =
Lcrisis_3
Number of obs
=
LR chi2( 12)
Prob > chi2
Pseudo R2
-201.37485
Coef.
Std. Err.
z
P>|z|
=
=
=
281
214.67
0.0000
0.3477
[95% Conf. Interval]
1
DKRS_2_1
RLS_1_1
VRS_3_1
VRS_3_2
GDPperc
ALT_S
-13.13579
-6.428908
-.2891215
-.5222923
-.0000561
5.604374
4.860444
1.956398
.1612014
.316156
.0000187
2.935972
-2.70
-3.29
-1.79
-1.65
-3.00
1.91
0.007
0.001
0.073
0.099
0.003
0.056
-22.66209
-10.26338
-.6050704
-1.141947
-.0000927
-.1500249
-3.609499
-2.594439
.0268274
.0973622
-.0000195
11.35877
DKRS_2_1
RLS_1_1
VRS_3_1
VRS_3_2
GDPperc
ALT_S
-6.796459
-5.328523
.0004628
-.5594877
-.0000528
2.148999
4.556388
1.269692
.0006512
.2913567
.0000152
2.348564
-1.49
-4.20
0.71
-1.92
-3.46
0.92
0.136
0.000
0.477
0.055
0.001
0.360
-15.72682
-7.817074
-.0008135
-1.130536
-.0000827
-2.454102
2.133897
-2.839972
.0017392
.011561
-.0000229
6.752101
2
(Lcrisis_3==0 is the base outcome)
Москва 2008
11
ЦМАКП
Многомерная логит модель М10
Multinomial logistic regression
Log likelihood =
Lcrisis_3
Number of obs
=
LR chi2( 10)
Prob > chi2
Pseudo R2
-176.95814
Coef.
Std. Err.
z
P>|z|
=
=
=
265
228.35
0.0000
0.3922
[95% Conf. Interval]
1
DKRS_2_1
RLS_1_1
RLS_1_2
VRS_3_1
ALT_S
-15.23308
-5.936016
-3.523644
-.2805628
7.497954
5.192586
2.049218
.9022425
.1586527
3.059234
-2.93
-2.90
-3.91
-1.77
2.45
0.003
0.004
0.000
0.077
0.014
-25.41036
-9.95241
-5.292006
-.5915163
1.501965
-5.055798
-1.919622
-1.755281
.0303906
13.49394
DKRS_2_1
RLS_1_1
RLS_1_2
VRS_3_1
ALT_S
-11.50631
-6.190026
-3.174903
.0006373
5.139343
5.03061
1.489104
.76808
.0006477
2.533769
-2.29
-4.16
-4.13
0.98
2.03
0.022
0.000
0.000
0.325
0.043
-21.36613
-9.108616
-4.680312
-.0006323
.1732479
-1.6465
-3.271435
-1.669494
.0019068
10.10544
2
(Lcrisis_3==0 is the base outcome)
Москва 2008
12
ЦМАКП
Оценка вероятности возникновения кризиса
для России в период 1994-2003гг.
Россия
0.35
1.2
0.3
1
0.25
0.8
0.2
0.6
0.15
0.4
0.1
0.2
0.05
0
Pr1M7
Pr1M10
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
0
Lcrisis_3 (правая шкала)
Здесь и далее:
Pr1M7 – вероятность системного банковского кризиса, оцененная по модели M7.
Pr1M10 – вероятность системного банковского кризиса, оцененная по модели М10.
Lcrisis_3 – зависимая переменная, принимающая значение 0 в год без кризиса, 1 в год перед кризисом и 2 в год кризиса. Значение
2 на данном графике и нижеследующих не представлено в целях их упрощения.
Москва 2008
13
ЦМАКП
Результаты оценки вероятности возникновения кризиса
по странам выборки
1
0.8
0.25
Pr1M7
Pr1M10
Lcrisis_3
0.04
0.8
0.6
0.03
0.6
0.4
0.02
0.4
0.2
0.01
0.2
Pr1M7
Pr1M10
Москва 2008
Lcrisis_3
2001
1999
0
1997
0
1995
2001
1999
1997
1995
1993
1991
1989
0
1987
0
0.05
1993
0.2
0.05
0.1
1991
0.4
0.1
2002
0.8
0.15
1989
0.6
1987
0.2
2000
1
0.2
0.15
1998
0.05
0
0
Pr1M7
Pr1M10
2001
0.25
1.2
2000
0.3
Венесуэла
0.06
1999
1
0.3
1.2
Lcrisis_3
1998
0.35
Турция
0.35
Pr1M10
1997
1.2
Pr1M7
Lcrisis_3
1996
Гаити
0.4
Pr1M10
1994
Pr1M7
1993
Lcrisis_3
0
1996
0
1995
0
0.2
1994
0.2
1992
0.05
0.4
1990
0.4
0.6
1988
0.1
1990
2003
2002
2001
2000
Pr1M10
0.6
1992
Pr1M7
1999
1998
1997
1996
1995
0
1994
0
0.15
0.8
1991
0.2
0.05
0.8
1.2
1
1990
0.4
0.1
0.2
Аргентина
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1998
0.6
0.15
1
1997
0.2
0.25
1996
0.8
1.2
1995
0.25
1994
1
1993
0.3
Бразилия
0.3
1992
1.2
1991
Россия
0.35
Lcrisis_3
14
ЦМАКП
Результаты оценки вероятности возникновения кризиса
по странам выборки
Швеция
1.2
Дания
0.16
1.2
0.14
1
0.25
Lcrisis_3
Pr1M10
Pr1M7
2001
0
1987
Греция
0.3
0.2
Lcrisis_3
Pr1M10
Pr1M7
0.04
0.02
0
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
0
0.4
1999
0.2
0.6
1997
0.4
0.8
1995
0.6
0.12
0.1
0.08
0.06
1
1993
0.8
1.2
1991
1
Норвегия
0.18
0.16
0.14
1989
1.2
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1
0.12
0.2
0.8
0.1
0.15
0.6
0.08
0.1
0.4
0.05
0.2
0.8
0.6
0.06
Pr1M10
0
Pr1M7
Lcrisis_3
Москва 2008
Pr1M10
1999
1997
1995
1993
1991
0
1989
1999
1997
1995
1993
1991
1987
1989
Pr1M7
0.2
0.02
1987
0
0
0.4
0.04
Lcrisis_3
15
ЦМАКП
Результаты оценки вероятности возникновения кризиса
по странам выборки
Корея
Таиланд
1.2
0.16
1.2
1
0.14
1
0.12
0.6
0.6
0.06
0.4
0.04
0.2
0.02
Тунис
0.35
0.3
1
Lcrisis_3
2001
1999
1997
1995
0.6
0.08
0.6
0.06
0.4
Pr1M7
Pr1M10
Москва 2008
Lcrisis_3
0
Pr1M7
2000
1998
1999
0
1997
1997
1996
1995
1994
1993
1992
0
1996
0
0.2
0.02
1995
0.2
0.05
1990
2001
1999
1997
0
1993
0.8
0.04
1991
0
1
0.1
0.4
0.1
1989
0.2
0.05
1.2
0.14
0.8
0.15
1988
0.4
0.1
Lcrisis_3
0.12
1987
0.6
Pr1M10
Сальвадор
1.2
0.2
0.15
1991
Pr1M7
0.8
0.2
1995
1989
Lcrisis_3
0.25
1993
0
1994
1
0.25
1991
0
1993
0.3
1989
0.2
1991
1.2
1987
0.4
0.1
1990
Боливия
Pr1M10
0.6
0.15
Lcrisis_3
0.35
Pr1M7
0.8
1987
Pr1M10
1999
1995
1993
1991
1989
Pr1M7
1997
0
1987
2001
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
0
1
0.05
0
Pr1M10
0.2
0.1
0.2
Pr1M7
0.25
0.08
1.2
0.3
0.8
0.8
0.4
0.35
1992
Филлипины
0.2
0.18
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
Lcrisis_3
16
ЦМАКП
Предварительный анализ факторов риска
Москва 2008
17
ЦМАКП
Отношение накопления и потребления в реальном секторе и
домашних хозяйствах к их доходам
(%, среднее за скользящий год)
90.5%
89.5%
88.5%
87.5%
86.5%
c
85.5%
84.5%
4.2007
3.2007
2.2007
1.2007
4.2006
3.2006
2.2006
1.2006
4.2005
3.2005
2.2005
1.2005
4.2004
3.2004
2.2004
1.2004
4.2003
3.2003
2.2003
1.2003
4.2002
3.2002
2.2002
1.2002
83.5%
Наблюдается опережающий рост инвестиций и текущих расходов по отношению к доходам предприятий и населения.
Более быстрое, чем расширение доходов, увеличение расходов и инвестиций обеспечивается за счет ускоренного привлечения
населением и предприятиями заемных ресурсов. В таких условиях возникает вероятность выстраивания заемщиками «схем
Понци» (погашение ранее привлеченных кредитов не за счет дополнительных доходов, а за счет новых займов).
В результате растет риск того, что в случае временных затруднений с предоставлением новых займов значимая часть заемщиков
окажется неплатежеспособной. В условиях шоков это может привести к развертыванию кризисной цепочки: рост неплатежей по
кредитам → замедление динамики кредитов → снижение потребительского и инвестиционного спроса → замедление
экономического роста → замедление динамики доходов → рост неплатежей по кредитам.
Москва 2008
18
ЦМАКП
Динамика реальных располагаемых доходов и потребления
населения (темпы прироста к аналогичному периоду
предшествующего года, %)
20%
Реальные располагаемые денежные доходы
Потребление населения (оборот розничной торговли и платные услуги)
18%
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
4.2007
3.2007
2.2007
1.2007
4.2006
3.2006
2.2006
1.2006
4.2005
3.2005
2.2005
1.2005
4.2004
3.2004
2.2004
1.2004
4.2003
3.2003
2.2003
1.2003
0%
Темпы прироста потребления населения обгоняют темпы прироста их реальных располагаемых доходов. При сохранении
такой ситуации в среднесрочном периоде могут возникнуть трудности с обслуживанием долга домашних хозяйств.
Москва 2008
19
ЦМАКП
Динамика валовой прибыли и инвестиций в основной капитал
(темпы прироста к аналогичному периоду
предшествующего года, %)
35%
валовая прибыль экономики
30%
инвестиции в основной капитал
25%
20%
15%
10%
5%
4.2007
3.2007
2.2007
1.2007
4.2006
3.2006
2.2006
1.2006
4.2005
3.2005
2.2005
1.2005
4.2004
3.2004
2.2004
1.2004
4.2003
3.2003
2.2003
1.2003
0%
-5%
-10%
Инвестиции в корпоративном секторе растут быстрее, чем прибыль. При сохранении такой ситуации в будущем могут
возникнуть проблемы с выплатой долгов.
Москва 2008
20
ЦМАКП
Темпы прироста денежного предложения (денежной базы в широком определении) и
спроса на деньги со стороны экономики
(денежной массы M2, %)
60
50
40
30
20
10
Прирост денежной базы
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
0
Прирост денежной массы
Динамика денежного предложения (денежной базы) отстает от расширения спроса на деньги со стороны экономики (денежной
массы) еще с 2004 г. Причина заключается в избыточной стерилизации денежного предложения в суверенных инвестиционных
фондах (до 2008 г. – в Стабилизационном фонде, после – в Резервном фонде и Фонде национального благосостояния). В
среднесрочной перспективе, в случае сохранения инерционной политики монетарных властей, данный разрыв будет усиливаться
в связи с вероятным замедлением роста официальных валютных резервов под влиянием увеличения импорта. Такое замедление
может привести к уменьшению основного источника расширения денежного предложения – чистых покупок валюты Банком
России.
Москва 2008
21
ЦМАКП
Ликвидность банковской системы1 (%)
29
27
25
23
21
19
17
15
локальный
кризис
13
11
02.2008
12.2007
10.2007
08.2007
06.2007
04.2007
02.2007
12.2006
10.2006
08.2006
06.2006
04.2006
02.2006
12.2005
10.2005
08.2005
06.2005
04.2005
02.2005
12.2004
10.2004
08.2004
06.2004
04.2004
02.2004
12.2003
9
Как показал опыт 2004 г., устойчивое отставание денежного предложения от спроса на деньги ведет к уменьшению уровня
ликвидности банковской системы. Отношение абсолютно ликвидных активов банков, обслуживающих оборот по счетам
банковских клиентов, к остаткам на этих счетах понижается, что обуславливает усиление напряженности расчетов в
банковской системе. В случае совпадения с другими неблагоприятными факторами, это может вызвать дестабилизацию ряда
банков.
1Отношение
абсолютно ликвидных рублевых активов банков к их обязательствам по рублевым счетам и депозитам. Абсолютно ликвидные
рублевые активы - денежная наличность в кассах, остатки на корреспондентских счетах и депозитах в Банке России, облигации и прочие срочные
обязательства Банка России
Москва 2008
22
ЦМАКП
Внешний долг негосударственного сектора
(в % к объему экспорта товаров и услуг)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
Внешний долг нефинансовых предприятий
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
0
Внешний долг банков
Внешний долг предприятий и банков растет. Увеличение чистого долга банков перед внешним миром сопровождается
одновременным увеличением чистого валютного долга экономики перед банковской системой, то есть разницы между объемом
валютных кредитов, полученных предприятиями и населением от банков, и объемом средств на их валютных счетах и депозитах.
Это означает, что риск возможных, в случае внезапного ослабления рубля, потерь будет перераспределяться с банковской системы
на предприятия и население. Это, в свою очередь, может стать дополнительным фактором роста кредитных рисков.
Москва 2008
23
ЦМАКП
Сценарный прогноз системных рисков:
условия прогноза
Москва 2008
24
ЦМАКП
Экзогенные параметры для трех сценариев
Цены на нефть Urals для трех сценариев
($ за баррель)
200
150
100
50
"Жесткая посадка"
Инерционный
Москва 2008
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
0
"Мягкая посадка"
25
ЦМАКП
Экзогенные параметры для трех сценариев
Курс евро к доллару ($ за евро, в среднем за
год)
2.4
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
"Жесткая посадка"
Инерционный
Москва 2008
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
1.0
"Мягкая посадка"
26
ЦМАКП
Экзогенные параметры для трех сценариев
29
Обменный курс доллара к рублю (рублей за $, в среднем
за год)
28
27
26
25
24
23
22
"Жесткая посадка"
Инерционный
Москва 2008
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
21
"Мягкая посадка"
27
ЦМАКП
Экзогенные параметры для трех сценариев
Чистый приток капитала (млрд $)
100
80
60
40
20
2011
2010
2009
2008
2007
2006
-20
2005
0
-40
-60
"Жесткая посадка"
Инерционный
Москва 2008
"Мягкая посадка"
28
ЦМАКП
Сценарный прогноз системных рисков:
результаты
Москва 2008
29
ЦМАКП
Динамика сводного опережающего индикатора в рамках
инерционного сценария
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
пороговый уровень
0.20
0.15
0.10
0.05
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
0.00
Сводный опережающий индикатор (СОИ) начинает быстро расти с конца 2007 г. и превышает пороговое значение уже в конце
2009 г. Это означает, что с лагом в год (уже в конце 2010г.) в рамках данного сценария в российском банковском секторе могут
возникнуть трудности системного характера.
Москва 2008
30
ЦМАКП
Динамика сводного опережающего индикатора в рамках
сценария «мягкой посадки»
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
пороговый уровень
0.20
0.15
0.10
0.05
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
0.00
В сценарии «мягкой посадки» ситуация аналогична инерционному сценарию. СОИ резко возрастает со второй половины 2007
г., превосходит пороговое значение в конце 2009г. и продолжает повышаться до конца 2011 г. Наибольший вклад в рост СОИ
вносят кредитные риски. Последние в свою очередь увеличиваются за счет быстрого роста потребления, которое быстрее, чем
рост доходов домашних хозяйств и предприятий.
Москва 2008
31
ЦМАКП
Динамика сводного опережающего индикатора в рамках
сценария «жесткой посадки»
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
пороговый уровень
0.20
0.15
0.10
0.05
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
0.00
СОИ в сценарии «жесткой посадки» ведет себя отлично от инерционного и «мягкой посадки». СОИ достигает порогового
уровня уже в конце 2008г., но затем его рост прекращается. Причина заключается в том, что обесценение рубля ведет к
замедлению конечного спроса и снижению кредитных рисков. К тому же эффекту приводит замедление темпов роста внешнего
долга. Кроме того, благодаря обесценению рубля восстанавливается сбалансированность платежного баланса.
Москва 2008
32
ЦМАКП
Динамика частных индикаторов в рамках инерционного
сценария
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
Кредитные риски
Риски ликвидности
Валютные риски
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
0.00
Кредитные риски резко возрастают. Причина состоит в росте расходов населения и предприятий, обгоняющем рост их
доходов. Риски ликвидности возрастают вследствие недостатка ликвидных активов в банковской системе. Валютные риски
остаются относительно стабильными.
Москва 2008
33
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
ЦМАКП
Динамика частных индикаторов в рамках сценария «мягкой
посадки»
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
Кредитные риски
Риски ликвидности
Москва 2008
Валютные риски
0.00
В сценарии «мягкой посадки» кредитные риски и риски ликвидности растут еще выше, чем в инерционном.
34
ЦМАКП
Динамика частных индикаторов в рамках сценария «жесткой
посадки»
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
Кредитные риски
Риски ликвидности
Валютные риски
мар.00
июн.00
сен.00
дек.00
мар.01
июн.01
сен.01
дек.01
мар.02
июн.02
сен.02
дек.02
мар.03
июн.03
сен.03
дек.03
мар.04
июн.04
сен.04
дек.04
мар.05
июн.05
сен.05
дек.05
мар.06
июн.06
сен.06
дек.06
мар.07
июн.07
сен.07
дек.07
мар.08
июн.08
сен.08
дек.08
мар.09
июн.09
сен.09
дек.09
мар.10
июн.10
сен.10
дек.10
мар.11
июн.11
сен.11
дек.11
0.00
В отличие от рассмотренных двух сценариев в сценарии «жесткой посадки» риски ликвидности и кредитные риски заметно
возрастают, а затем стабилизируются. Причины стабилизации рисков ликвидности: восстановление сбалансированности
платежного баланса. Кредитные риски стабилизируются с 2010г. вследствие замедления роста потребления.
Москва 2008
35