Розділ 4. Формування та використання банківських рейтингів для стабілізації національної економіки

4.3. Практичні аспекти імплементації банківського рейтингування у механізми стабілізації національної економіки

Запропонована і описана в підрозділі 4.2 методика розрахунку рейтингової оцінки банку передбачає прогнозування цільового показника (DF, RA, NP), який максимізує певний показник надійності банківського рейтингу (КПЗ, КПЗ-м, ARP). При цьому всі моделі показують прийнятний рівень надійності за КПЗ, але за середнім показником КПЗ-с прийнятний рівень надійності демонструють лише моделі прогнозування RA. Тому перевагою запропонованих нами методів розрахунку рейтингової оцінки банку є можливість побудови на їх основі інтегральної рейтингової оцінки банку. Щоб отримати інтегральну рейтингову оцінку банку з високими показниками надійності, для початку необхідно встановити значущість кожного цільового показника (DF, RA, NP) для користувача рейтингу. Наприклад, якщо рейтинг укладається для користувача, якого цікавить надійність банку, то на першому місці за значущістю для нього буде прогноз ймовірності дефолту банку у майбутніх періодах (DF), на другому місці за важливістю – прогноз рентабельності активів за нерозподіленим прибутком (RA), оскільки саме розмір нерозподіленого прибутку і його динаміка визначають «фінансові м’язи» банку, тобто його здатність залишатися фінансово стійким за умов макроекономічної нестабільності. І на третьому місці за значущістю буде прогноз прибутковості чи збитковості банку в майбутніх періодах (NP). Як уже зазначалося, отримання чистого прибутку за певний період (до 1 року) не є визначальною ознакою фінансової стабільності банку, оскільки чистий прибуток у поточному періоді може бути отриманий шляхом проведення ризикових банківських операцій, які в майбутньому супроводжуватимуться значними збитками. Водночас збитки поточного періоду можуть компенсуватися за рахунок накопиченого нерозподіленого прибутку і самі збитки можуть бути пов’язані з виведенням із балансу банку токсичних активів, що супроводжуватиметься зростанням дохідності у майбутньому. Отже, розмір накопиченого нерозподіленого прибутку є більш значущим фактором фінансової стійкості банку, ніж поточний чистий прибуток або збитки. Для користувача рейтингу, який прагне отримати дивіденди або вигідно продати акції банку в короткостроковій перспективі, важливішим буде прогноз щодо чистого прибутку в майбутніх періодах (NP).

З урахуванням значущості для користувача рейтингу факторам присвоюють бальні оцінки: що важливіший показник, то більша бальна оцінка. Наприклад, для користувача, якого цікавить надійність банку для розміщення депозиту, бальні оцінки будуть такими:

1. прогноз DF – 3 бали;
2. прогноз RA – 2 бали;
3. прогноз NP – 1 бал.

У підрозділі 3.2 показано, що відповідні прогнози мають різні рівні точності, тому бали, присвоєні за значущістю, рекомендуємо множити на відповідні КПЗ-с. Логіка такої операції полягає в тому, що чим точніша прогнозна модель, тим надійнішими є бальні оцінки. Отже, інтегральна рейтингова оцінка банку R(n) на прогнозний період у n кварталів розраховується за формулою

 
де W_DF – оцінка значущості прогнозу DF, балів; W_RA – оцінка значущості прогнозу RA, балів; W_NP – оцінка значущості прогнозу NP, балів; КПЗс(DF,n) – середній КПЗ-с для прогнозу DF на наступні n кварталів; КПЗс(RA,n) – середній КПЗ-с для прогнозу RA на наступні n кварталів; КПЗс(NP,n) – середній КПЗ-с для прогнозу NP за наступні n кварталів; DF(n) – прогнозне значення DF для банку на наступні n кварталів (DF-n), оцінене відповідним оптимальним деревом рішень (табл. 4.9); RA(n) – прогнозне значення RA для банку на наступ-ні n кварталів (RA-n), оцінене відповідним оптимальним деревом рішень (табл. 4.10); NP(n) – прогнозне значення NP для банку на наступні n кварталів (NP-n), оцінене відповідним оптимальним деревом рішень (табл. 4.11).

Інтегральну рейтингову оцінку з часовим горизонтом прогнозування 1 квартал розраховуємо так:

 
Відповідні дерева рішень надають оцінки для DF(1), RA(1) та NP(1), які перебувають у межах від 0 до 1. Відповідно, інтегральна рейтингова оцінка R(1) перебуватиме в межах від 0 до 3,2861. Що більше значення R(1), то менш надійним є банк, оскільки максимальне значення отримуємо за умови, що банку прогнозується дефолт у наступному кварталі (DF-1 = 1), рентабельність його активів за нерозподіленим прибутком у наступному кварталі також прогнозується на рівні нижчому за середній для банківської системи (RA-1 = 1) та прогнозується збиток у наступному кварталі (NP-1 = 1). Інтегральну рейтингову оцінку R(1) слід розглядати як PIT-методику присвоєння банківських рейтингів, водночас R(4) повинна трактуватися як ТТС-методика. Можливість поєднання PIT- і ТТС-методик є перевагою нашого методу визначення інтегральної рейтингової оцінки.

Отже, застосування рекомендованих нами методів розрахунку рейтингової оцінки банків дає змогу:

1. врахувати пріоритети користувачів рейтингової інформації;
2. поєднати з урахуванням потреб користувачів у межах єдиного підходу переваги РІТ- і ТТС-методик;
3. вибрати й оцінити цільові показники надійності отриманих рейтингів.

Суттєвою перевагою нашого підходу до укладання банківських рейтингів є можливість їх використання в рейтинговому управлінні банком. Наприклад, із табл. 4.10 видно, що оптимальні дерева рішень дають достатньо точні прогнози того, чи буде рентабельність активів банку за нерозподіленим прибутком у майбутніх періодах більшою за середню для банківської системи. Це можна використати у плануванні фінансових результатів банку. Для цього треба спрогнозувати рентабельність банківської системи у плановому періоді. Зрозуміло, що рентабельність активів за нерозподіленим прибутком банківської системи залежить від макроекономічної ситуації. Відповідно за макроекономічної нестабільності рентабельність банківської системи знижуватиметься, тому її можна спрогнозувати. Нехай, наприклад, у поточному році рентабельність банківської системи становить 3%, у наступному році прогнозується значна макроекономічна нестабільність і рентабельність банківської системи може становити -1%. Володіючи такою інформацією, менеджер банку за допомогою ДР-7тв (RA-4) встановлює, що ймовірність для його банку отримати через рік рентабельність активів за нерозподіленим прибутком нижчу ніж у банківській системі становить 72,58% (рис. 4.11). Це дає змогу оцінити рентабельність активів банку за нерозподіленим прибутком через рік на рівні, меншому за -0,7%. Це, своєю чергою, дає змогу оцінити прогнозні збитки банку в наступному році, якщо, наприклад, у поточному році рентабельність активів банку за нерозподіленим прибутком була додатною. Щоб зменшити ймовірність для банку отримати через рік рентабельність активів за нерозподіленим прибутком нижчу ніж у банківській системі, з 72,58 до 23,81%, необхідно, згідно з ДР-7тв (RA-4), щоб норматив Н3 був більшим за 9,6%. Відповідно, це дає змогу менеджеру встановити на наступний рік цільове значення Н3, яке уможливить зменшення ймовірності негативних фінансових результатів. Також цільовим показником у рейтинговому управлінні банком може бути запропонована нами інтегральна рейтингова оцінка (формула (4.61)). Маючи відповідні дерева рішень (підрозділ 4.2) і поточну інтегральну рейтингову оцінку, менеджер банку може легко з’ясувати, які фінансові показники банку треба поліпшити і наскільки, щоб підвищити інтегральну рейтингову оцінку банку за кожним із параметрів (DF, RA, NP). Можливість використання нашого підходу в рейтинговому управлінні зумовлена тим, що процес присвоєння рейтингової оцінки є відкритим, а запропоновані дерева рішень у доступній формі консолідують у собі експертні знання.

Проведені розрахунки показують, якого рівня надійності можуть досягти банківські рейтинги, що опираються на відкриту фінансову звітність. Ми виявили, що за КПЗ-м рейтинги вітчизняних рейтингових агентств не є достатньо точними. Контролювати якість наданих рейтингових послуг повинна Національна комісія з цінних паперів і фондового ринку (НКЦПФР). Щоб забезпечити інтереси користувачів рейтингової інформації, ми пропонуємо механізм контролю за якістю послуг, які надають рейтингові агентства. Якщо рейтингові агентства не дотримуватимуться певних вимог, то НКЦПФР повинна позбавляти їх статусу уповноважених рейтингових агентств з усіма юридичними наслідками. У США рейтингові агентства, рейтингові оцінки яких визнаються регуляторними органами, називаються не уповноваженими, а статистичними, тобто їх оцінки перевірені часом і підтверджені статистичними показниками. Отже, статус уповноважених повинен надаватися тільки тим українським рейтинговим агентствам, оцінки яких перевірені статистично. Відповідно, НКЦПФР повинна встановити граничні відсоткові показники банкрутств для всіх рейтингових категорій.

В ідеалі, уповноважені рейтингові агентства зобов’язані декларувати показники надійності, які максимізують їх моделі присвоєння банківських рейтингів, а НКЦПФР повинна перевіряти, чи не можливо досягти аналогічних показників надійності, використовуючи тільки публічну інформацію. Якщо за публічною інформацією можна досягти більш надійних рейтингів, то логічно постає питання про корисність інформації в рейтингах рейтингових агентств. Значення показників надійності банківських рейтингів, отриманих за допомогою рекомендованих нами методів, мають бути мінімальними граничними значеннями для показників надійності банківських рейтингів уповноважених рейтингових агентств. Простіший спосіб полягає в тому, що якщо агентство присвоює високі рейтинги банкам, серед яких частка банкрутів вища за граничні відсотки для даних рейтингових категорій, це свідчить або про свідому фальсифікацію рейтингів, або про некомпетентність спеціалістів рейтингових агентств.

Як приклад на рис. 4.14 наведено статистику дефолтів для різних рейтингових класів РА «Moody’s» [207].

 
З рис. 4.14 видно, як різні класи рейтингів агентства Moody’s співвідносяться з імовірністю дефолтів. Саме таке співвідношення бажають знати більшість користувачів рейтингової інформації, оскільки воно, в кінцевому підсумку, визначає якість рейтингової інформації.
Оскільки ще не накопичено достатньо інформації про ефективність рейтингових оцінок українських рейтингових агентств, ми пропонуємо для національної шкали рейтингових оцінок встановити граничні значення ймовірності дефолтів (табл. 4.12).

Таблиця 4.12. Граничні значення ймовірностей дефолтів для національної рейтингової шкали (НРШ)

Використовуючи граничні значення ймовірності дефолтів, НКЦПФР зможе перевіряти якість рейтингових послуг. Граничні значення ми рекомендуємо застосовувати для перевірки рейтингових оцінок тоді, коли агентство вже присвоїло певну рейтингову категорію щонайменше 10 банкам. Наприклад, якщо рейтингове агентство присвоїло 10 банкам категорію uaBBB і упродовж року 3 з них збанкрутували, то 3/10 = 30% більше за граничне значення для категорії uaBBB, відповідно надані рейтингові оцінки можна вважати неякісними і НКЦПФР отримує підставу обґрунтовано відмовити такому агентству в статусі уповноваженого. Такий підхід допоможе захистити інтереси користувачів рейтингової інформації, для яких рейтинг банку – це передусім показник його фінансової надійності [91, с.233-234].

На основі запропонованої нами методики НБУ доцільно розробити процедури рейтингового управління банківською системою. Наприклад, при впровадженні тимчасової адміністрації в банки дерева рішень дають змогу точно визначати, які показники проблемні банки повинні поліпшити. Це допомагає визначати цільові контрольні показники та відповідно формувати санаційну стратегію для банків. Також від банківських рейтингів повинна залежати відсоткова ставка при рефінансуванні і взаємному кредитуванні банків. Надійність цих рейтингів повинен контролювати НБУ за допомогою запропонованих нами показників надійності. Впровадження цього механізму сприятиме стабілізації національної економіки за умов макроекономічної нестабільності.

Висновки до розділу 4

У підрозділі 4.1 описано методи розрахунку 132 фінансових показників на підставі відкритої фінансової звітності банків. Визначення підходів до розрахунку цих показників є важливим завданням, оскільки один і той самий показник можна обчислювати по-різному. Ми врахували підходи НБУ і БКБН.

У підрозділі 4.2 запропоновано метод визначення оптимальних моделей прогнозування дефолтів банків (DF), рівнів рентабельності активів банку за нерозподіленим прибутком (RA) та знака чистого прибутку (NP). Суть методу полягає в тому, що спочатку розглядається класифікаційна здатність кожної ознаки окремо із застосуванням t-статистики. Відповідно, для кожної ознаки можна обчислити р-значення (p-value), яке характеризує ймовірність того, що дана факторна ознака є випадковою для розрізнення двох класів. Для подальшого аналізу добираються тільки ті ознаки, для яких р-значення менше за 1%. Як правило, із загальної сукупності ознак на цьому етапі залишається менше половини. Ті ознаки, які залишилися, перевіряються на дискримінантну спроможність за допомогою квадратичного дискримінантного аналізу. Алгоритм навчання полягає в послідовному переборі відібраних факторних ознак із крос-валідацією на повірочних вибірках. Та сукупність ознак, яка мінімізує МСЕ на повірочних вибірках, вважається оптимальною для даної кількості ознак. Таким чином ми відкидаємо більшість факторних ознак і залишається найбільш дискримінантна сукупність факторних ознак (як правило, близько 20 ознак). Для цих ознак ми перевіряємо дискримінантну здатність повного дерева рішень. Тестуємо знайдене дерево рішень на оптимальну кількість термінальних вузлів. Після знаходження оптимальної кількості вузлів «обрізаємо» дерево і повторно проводимо крос-валідаційні тести. На цьому етапі більшість факторних ознак відсіюється і дерево рішень в середньому вра-ховує приблизно чотири факторні ознаки. Перевіряємо, чи при зменшенні кількості факторних ознак для побудови «обрізаних» дерев рішень не були втрачені важливі фактори, які можуть поліпшити якість прогнозу підсумкової змінної (DF, RA, NP). Для цього використовуємо алгоритм побудови «лісу дерев», який дає змогу з’ясувати значущість кожного із факторів при визначенні рейтингових класів банків у тестових крос-валідаційних випадкових вибірках. Отримавши новий набір факторних ознак, знову будуємо дерево рішень і порівнюємо його точність із точністю «обрізаного» дерева, отриманого на попередньому етапі. З двох дерев обираємо найточніше. Запропоновані дерева рішень навчені на показниках 2009-2014 рр., які відзначаються суттєвою макроекономічною нестабільністю, тому отримані показники точності запропонованих моделей є мінімальними. Незважаючи на це, рівень точності наших моделей за КПЗ є прийнятним. За показником КПЗ-с, який сильніше враховує ціну помилки, прийнятними є лише моделі прогнозування RA.

Перевагою запропонованих нами методів розрахунку рейтингової оцінки банку є можливість побудови на їх основі інтегральної рейтингової оцінки банку. Щоб побудувати інтегральну рейтингову оцінку банку з високими показниками надійності, попередньо необхідно встановити значущість кожного цільового показника (DF, RA, NP) для користувача рейтингу. З урахуванням значущості для користувача кожному з факторів рейтингу присвоюється бальна оцінка. Що важливіший показник, то більша бальна оцінка. Наприклад, для користувача, якого цікавить надійність банку для розміщення депозиту, оцінки будуть такими:

1. прогноз DF – 3 бали;
2. прогноз RA – 2 бали;
3. прогноз NP – 1 бал.

Присвоєні бали рекомендуємо множити на відповідні КПЗ-с. Логіка такої операції полягає в тому, що чим точніша прогнозна модель, тим надійнішими є бальні оцінки. Потім отримані коефіцієнти множаться на відповідні прогнози дерев рішень і додаються. Що вища інтегральна рейтингова оцінка, то менш надійний банк.

Застосування рекомендованих нами методів розрахунку рейтингової оцінки банків дає змогу:

1. врахувати пріоритети користувачів рейтингової інформації;
2. з урахуванням потреб користувачів поєднати у межах єдиного підходу переваги РІТ- і ТТС-методик;
3. обрати й оцінити цільові показники надійності отриманих рейтингів;
4. здійснювати рейтингове управління банком.

На підставі результатів дослідження можна запропонувати:

• Національній комісії з цінних паперів і фондового ринку – зобов’язати уповноважені рейтингові агентства декларувати показники надійності, які максимізують їх моделі присвоєння банківських рейтингів. Також Національна комісія з цінних паперів і фондового ринку повинна перевіряти, чи можна досягти аналогічних показників надійності, використовуючи тільки публічну інформацію. Якщо на підставі публічної інформації можна досягти більш надійних рейтингів, то логічно постає питання про корисність інформації, яка міститься в рейтингах рейтингових агентств;
• НБУ розробити процедури рейтингового управління банківською системою. Відсоткова ставка при рефінансуванні і взаємному кредитуванні банків повинна залежати від банківських рейтингів. Надійність цих рейтингів НБУ повинен контролювати за допомогою запропонованих нами показників надійності. Впровадження цього механізму сприятиме стабілізації національної економіки за умов макроекономічної нестабільності.