Сравнение моделей рейтингов банков на базе международной и российской отчетности Докладчики: Сосюрко Владимир Владимирович БИ ГУ-ВШЭ, младший научный сотрудник тел. +7 (926) 388-42-75 [email protected] Василюк Александр ГУ-ВШЭ, 2-й курс магистратуры, факультет экономики, кафедра банковского дела [email protected] Рейтинги устанавливают независимую оценку финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов, что важно для определения уровня рисков, формирования допуска к предоставлению услуг и ресурсов, и в целом в риск-менеджменте в соответствии с рекомендациями, закрепленными в Новом базельском соглашении [3]. Использование рейтингов ограничивается тем, что многие субъекты не имеют рейтингов или имеют несопоставимые рейтинги, что особенно актуально для развивающихся стран, в том числе и России. В этих условиях могут применяться эконометрические модели рейтингов. Предлагаемая работа призвана дать ответы на следующие вопросы: Какие индикаторы банков влияют на их кредитные рейтинги? Какие макроэкономические факторы значимо влияют на рейтинги банков из различных стран? Как отличаются кредитные рейтинги различных агентств? Какова динамическая устойчивость кредитных рейтингов и каково влияние финансовых кризисов? Каковы отличия в моделях при использовании российской и международной отчетности? В работе рассматриваются только кредитные рейтинги в иностранной валюте с долгосрочным горизонтом в 3-5 лет, присваиваемые международными рейтинговыми агентствами (далее РА): S&P, Moody's и Fitch. Авторами построены эконометрические модели рейтингов российских и зарубежных банков на основе публично доступной финансовой отчетности. Модели рейтингов могут представлять практический интерес для банков, в связи с возможностью использования их для определения рисков на базе внутренних рейтингов, а также для прогнозирования будущих рейтингов, для оценки банков, не имеющих рейтингов, для сравнения рейтинговых оценок различных агентств [4]. Исследование является идеологическим продолжением работы [1], где рассматриваются различные методы и технологические особенности построения рейтингов на основе данных РА, моделей вероятности дефолта, а также экспертных опросов. Также в ней впервые построены модели рейтингов для российских макроэкономическое окружение банков, и в которых проведен учитывается сравнительный анализ различных методов прогноза рейтингов по полученным моделям. Многие из разработанных в работах [1, 2, 4] методов построения и анализа рейтинговых моделей применены и в данной работе. Финансовые показатели банков по МСФО и их международные рейтинги для выборки взяты согласно данным информационно- аналитической системы Bloomberg. Макроэкономические показатели стран, к которым принадлежат банки, взяты из GMID. Все показатели являются годовыми. Полученная эмпирическая выборка по МСФО состоит из 5629 наблюдений, включающих в себя финансовые показатели и рейтинги для 551 банка из 86 стран за период 1995-2009 годы. Каждое наблюдение определяется банком и годом и содержит в себе ряд финансовых показателей, как для самого банка, так и страны, к которой он принадлежит. В ходе исследования выявлено, что положительное влияние на уровень оценки РА оказывают такие показатели как размер банка (логарифм от активов), доля капитала, отношение нераспределенной прибыли к активам, рентабельность активов (ROA). Отрицательно влияние имеют отношение процентных расходов к процентным доходам, высокий уровень долгосрочного долга, доля резервов на потери по кредитам и отношение депозитов к акционерному капиталу. Исследовано влияние на рейтинг факторов внешнего окружения банка и показано их значительное влияние. Положительное воздействие на кредитные рейтинги оказывают такие макроэкономические показатели как годовой ВВП, отношение экспорта к импорту, а отрицательное – годовая инфляция, уровень коррупции. Показано, что зависимость от временного лага достаточно полога; небольшое преимущество в прогнозной силе предсказания рейтингов имеет лаг в 1 год. Дополнительно исследовано влияние принадлежности банка к той или иной группе стран. Как и ожидалось, развитые страны имеют более высокие рейтинги, нежели развивающиеся рынки, что объясняется лучшей экономической средой и меньшими геополитическими рисками. Второй набор данных в исследовании представляет собой квартальные показатели из финансовой отчетности российских банков по российским стандартам за период 2006 – 2009 гг. Всего выборка насчитывает 2686 наблюдений по 150-ти российским коммерческим банкам, каждый из которых имеет кредитный рейтинг хотя бы одного из трех международных агентств. Было выявлено, что величина активов, достаточность капитала, отношение процентных доходов к процентным расходам, темп роста капитала положительно влияют на мнение агентств по поводу финансовой устойчивости российских банков. Как и ожидалось, отрицательный эффект оказывает отношение резервов к кредитному портфелю. В исследовании показано, что при прочих равных условиях государственным и иностранным банкам в России присваиваются более высокие рейтинги. Исследована предсказательная сила рейтинговых моделей. Процент точных предсказаний находится на уровне 40-44%. Прогнозирование рейтингов с ошибкой в одну градацию составляет 90-91%. Показана сопоставимость рейтинговых оценок различных РА, в том числе в части набора объясняющих переменных. Эти модели могут быть использованы для дистанционного предсказания кредитных рейтингов на основе открытой информации участниками финансовых рынков и регулирующими органами, т.е. для получения будущих значений рейтинговой оценки, а также для распространения оригинальных рейтингов на кредитные организации, которые их не имеют. Произведено сравнение уровней кредитных рейтингов для трех РА. Самым консервативным РА для банков является S&P. Кредитные рейтинги Moody's наиболее либеральны, а Fitch – имеют средний уровень. Целесообразно исследование новых подходов и методов их формирования для увеличения предсказательной силы моделей. Среди таких подходов могут быть исследование панельных данных, внедрение новых финансовых параметров и оценка квадратичных зависимостей, анализ чувствительности компаний к рынку, влияния рода деятельности банка на его рейтинг (коммерческий, инвестиционный), влияние типа владения (государственное, частное, иностранное). Исследование выполнено в рамках проекта «Учитель-ученики» «Динамический анализ устойчивости и эффективности банка». Литература: 1. Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е. Рейтинги в экономике. М. Финансы и статистика, 2005. 2. Altman E., Rijken H. How rating agencies achieve rating stability. Journal of Banking & Finance, 2004. 28. P. 2679–2714. 3. International convergence of capital measurement and capital standards. A revised framework. Bank for International Settlements, Basel Committee on Banking Supervision. 2004. 4. Peresetsky A., Karminsky A. Models for Moody's bank ratings. Bank of Finland, BOFIT Discussion Papers. 2008. 17.