Разработка механизма управления пассивами коммерческого банка
Транспортное дело России №04 (2008)С.А. Димаков
Бурное развитие национальной экономики России в последние годы существенным образом отразилось на развитии банковской системы. С одной стороны, активы банковского сектора растут быстрыми темпами (за 9 мес.
С 2002 года уровень конкуренции в российском банковском секторе вырос в несколько раз, появились крупные международные кредитные организации, у российских банков повысилась инвестиционная привлекательность, в связи с этим существенно повысилась опасность враждебных поглощений. С этой точки зрения одной из ключевых проблем эффективного функционирования современных российских коммерческих банков становится проблема эффективного формирования пассивов, сбалансированности структуры пассивов по отношению к активам. Проблема эффективного управления пассивами коммерческого банка состоит в решении следующих задач (рис. 1):
1. Первичное разбиение активов и пассивов по эластичности к процентной ставке.
2. Формирование равномощных множеств портфелей активов и пассивов с высокой эластичностью.
3. Определение оптимальности группировки портфелей активов и пассивов (определение наличия абсолютного идеального диполя).
4. При наличии идеального диполя определяется оптимальность группировки портфелей пассивов и активов на основе критерия эффективности.
5. При отсутствии идеального диполя применяется транспортная задача оптимизации по критерию максимизации чистого процентного дохода для управления структурой пассивов коммерческого банка.
6. При достижении оптимальности на основе концепции финансового потока применяется финансовый механизм управления портфелями коммерческого банка.
Рассмотрим каждый из этапов более подробно.
Первый этап заключается в первичном разбиении активов и пассивов по эластичности к процентной ставке. Так, согласно технологии GAP-анализа осуществляется количественная оценка влияния изменения процентных ставок на чистый процентный доход:
GAP = RSA – RSL,
где
RSA – активы, чувствительные к изменению процентных ставок на рынке;
RSA – пассивы, чувствительные к изменению процентных ставок на рынке;
GAP – разрыв, выраженный в абсолютных единицах-рублях или валюте.
На основании расчета эластичности конкретных пассивов и активов формируются четыре независимых портфеля: два портфеля с высокой эластичностью (активы и пассивы), два портфеля с низкой эластичностью (активы и пассивы). Для каждой группы портфелей применяются адаптированные технологии оптимизации для повышения совокупной эффективности коммерческого банка.
На втором этапе формируются равномощные множества портфелей активов и пассивов с высокой эластичностью. Для этого используется кластерный анализ. Для целей построения системы управления пассивами необходимо четко классифицировать пассивы и создать портфели управления для определения приоритетов использования средств конкретных портфелей. Формирование портфелей целесообразно осуществлять на основе многопараметрического анализа, в частности, агломеративных процедур. Основными параметрами для каждого источника являются следующие: срок предоставления, уровень возвратности, ликвидность, ставка привлечения, сумма, характер, категория инвестора. Необходимо пояснить, что под ликвидностью в рамках проводимого анализа целесообразно рассчитывать по следующей формуле:
,
где
zi – удельные (в расчете на единицу денежных средств) затраты банка на трансформацию i-го вида средств к виду, удобному для использования при проведении активных банковских операций.
По характеру операции будут классифицироваться на: бездоходные, (остатки на счетах), низкодоходные (акции, облигации банка), средне доходные (межбанковские кредиты), высоко доходные (паевые фонды). Инвесторов предложено классифицировать следующим образом: физические лица, малые предприятия и индивидуальные предприниматели, средний бизнес, крупный бизнес, транснациональные корпорации и государственные структуры.
Для проведения более независимого сегментирования целесообразно использовать кластерный метод, относящийся к классу иерархических процедур. Иерархические (деревообразные) процедуры являются наиболее распространенными алгоритмами кластерного анализа по их реализации на ЭВМ. Они бывают двух типов: агломеративные и дивизимные. В агломеративных процедурах начальным является разбиение, состоящее из n одноэлементных классов, а конечным – из одного класса; в дивизимных наоборот4.
На первом шаге каждое наблюдение X (i=1, 2, ..., n) рассматривается как отдельный кластер. В дальнейшем на каждом шаге работы алгоритма происходит объединение двух самых близких кластеров, и с учетом принятого расстояния пересчитывается матрица расстояний, размерность которой снижается на единицу. Работа алгоритма заканчивается, когда все наблюдения объединены в один класс. Большинство программ, реализующих алгоритм иерархической классификации, предусматривают графическое представление классификации в виде дендрограммы.
Если полученная структура портфелей удовлетворяет руководство коммерческого банка по всем критериям, то принимается решение об утверждении состава портфеля и реализации комплекса мероприятий по управлению им. Для успешного использования ресурсов возможно формирование совокупности портфелей, включающих пассивы со сходными параметрами. На основании проведенных исследований можно сделать вывод о том, что наиболее эффективным расстоянием при разбиении пассивов на портфели является обычное евклидово расстояние5:
,
где
xil, xjl – величина l-й компоненты i-го (j-го) объекта.
Использование именно этого расстояния наиболее оправдано, потому что, во-первых, данные о потребителях услуги берутся из объективных источников, данные имеют нормальное распределение, то есть все данные взаимно независимы и имеют сходную дисперсию; во-вторых, характеристики потребителей одинаково важны для анализа; в-третьих, признаковое пространство совпадает с геометрическим пространством. Объединение пассивов в портфели предлагается осуществлять по принципу “ближайшего соседа”6:
.
Расстояние между группами элементов для формирования портфелей пассивов коммерческого банка осуществляется путем последовательного объединения сначала самых близких элементов, а затем целых групп все более и более отдаленных друг от друга пассивов. При этом расстояние между классами Sl и S(m,q), который, в свою очередь, является объединением классов Sm и Sq, можно определить по формуле7:
,
где
rlm = r(Sl, Sm); rlq = r(Sl, Sq); rmq = r(Sm, Sq) – расстояния между классами Sl, Sm и Sq;
a, b, g, d – числовые коэффициенты, значение которых определяет специфику процедуры, ее алгоритм. Например, при a = b = –d = 0,5 и g = 0 получается, расстояние, построенное по принципу “ближайшего соседа”. То есть, изменяя коэффициенты, можно повысить точность разбиения. Аналогичным образом производится формирование множества портфелей активов с высокой эластичностью. Затем на третьем этапе проводится группировка портфелей активных и пассивных операций (формирование диполей) по следующим критериям: дипольный чистый процентный доход, разница в стоимости портфеля активов и портфеля пассивов. То есть должны выполняться следующие условия (рис. 2):
;
;
;
,
где
– множество портфелей активов коммерческого банка;
– множество портфелей пассивов коммерческого банка;
ai – i-ый портфель активов с высокой эластичностью;
рi – i-ый портфель пассивов с высокой эластичностью.
Рисунок 2. Дипольная модель финансирования коммерческого банка
Величина чистого процентного дохода по каждому диполю определяется по следующей формуле:
ЧПДi = ПДi – ПРi,
где
ПДi – процентные доходы по i-ому диполю;
ПР – процентная расходы по i-ому диполю.
Процентные доходы – это:
1) повышение удельного веса активов с более высокой процентной ставкой;
2) повышение процентной ставки по существующим активам;
3) повышение удельного веса пассивов с более низкой процентной ставкой;
4) снижение процентной ставки по существующим пассивам.
В свою очередь, процентные расходы представляют собой результат обратных операций, т. е. снижение удельного веса активов с более высокой процентной ставкой, снижение процентной ставки по существующим активам, повышение удельного веса пассивов с более высокой процентной ставкой.
Величина процентного дохода зависит от следующих факторов: разницы между активами и пассивами, чувствительными к изменению процентных ставок; изменения процентных ставок пассивов; изменения процентных ставок активов; структуры активов и пассивов. Изменения процентных ставок могут быть ожидаемыми и неожиданными. К ожидаемым изменениям можно заранее подготовиться, сократив их влияние до минимума и предусмотрев альтернативные источники восполнения, либо переструктурировать активы и пассивы в ожидании прибылей.
Вторым критерием оптимальности группировки портфелей активов и пассивов коммерческого банка является разница стоимости портфелей внутри диполя. В идеальном случае, при наличии «идеального диполя» выполняется следующее условие:
, где .
Однако, данная ситуация встречается редко. Как правило, возникает разница стоимости, когда стоимость пассивов портфеля отличается от стоимости активов, финансируемых из этого портфеля. В ситуации, когда вычисляется общая разница стоимостей по всем диполям () (рис. 3).
Рисунок 3. Ситуация неидеального диполя при группировке портфелей активов и пассивов коммерческого банка
После построения множества диполей осуществляется пошаговое повышение оптимальности множества диполей по следующим целевым функциям:
;
.
Данная оптимизация заключается в определении максимального чистого процентного дохода путем создания такого множества диполей, которое удовлетворяет описанным выше условиям. Основной особенностью данного этапа является определение руководством банка единой портфельной стратегии. Так, проактивная позиция выражается в приведении структуры пассивов коммерческого банка в структуре его активов, пропассивная стратегия направлена на корректировку активных операций под соответствующую структуру пассивных. Таким образом, в результате выбора той или иной стратегии объектом корректировок является либо активные операции, либо пассивные операции коммерческого банка.
В результате реализации описанного выше алгоритма все активы и пассивы с высокой эластичностью упорядочиваются таким образом, чтобы приносить максимальный процентный доход коммерческому банку при соблюдении сроков, ликвидности и обеспеченности активных операций.
Для портфелей с низкой эластичностью создание диполей нецелесообразно ввиду низкой взаимной зависимости доходов и расходов от структуры и состава активов и пассивов. Но с учетом того, что стоимость активов с низкой эластичностью равна стоимости аналогичных пассивов в рамках финансового менеджмента требование распределения источников с максимальной эффективностью остается. Для достижения максимальной эффективности пассивы должны быть распределены таким образом, чтобы обеспечить максимальную нетто-маржу коммерческому банку.
В силу того, что множества активов и пассивов с низкой эластичностью неравномощны целесообразно использовать для оптимизации структуры пассивов транспортную задачу закрытого типа. Общая постановка транспортной задачи состоит в определении оптимального плана размещения m источников р1, р2, …, рm в п активов а1, а2, …, аn. При этом в качестве критерия оптимальности рассматривается нетто-маржа коммерческого банка.
В качестве исходных данных используется матрица размерности M x N, в которой столбцами являются активы, а строками – пассивы коммерческого банка. В ячейках указывается нетто-маржа конкретного варианта размещения, которая является разницей между стоимостью привлечения средств и доходом от их размещения (табл. 1).
Для решения транспортной задачи необходимо преобразовать Sij к корректному, т.е. заменить нетто-маржу на показатель, позволяющий решить задачу минимизации. Замену можно осуществить следующим образом: (табл. 2). Таким образом, максимальной нетто-марже будет соответствовать минимальная стоимость размещения и источники будут размещены с максимальной эффективностью.
В результате решения транспортной задачи появляется таблица результатов, в которой источники размещены с наивысшей эффективностью для коммерческого банка.
На шестом этапе при достижении оптимальности всех портфелей (с низкой и высокой эластичностью) на основе концепции финансового потока применяется финансовый механизм управления портфелями коммерческого банка.
| Вернуться к разделу | Транспортное дело России №04 (2008) |