Прогнозирование банковских кризисов с использованием математических моделей
Аналогичные результаты были получены Торнеллом (Tornell, 1999) при исследовании азиатского кризиса 1997 года. Он показал, что три выделенные Саксом и соавторами фактора (соотношение М2 / золотовалютные резервы, превышение реального обменного курса над трендовым уровнем и скорость роста банковских кредитов) могут объяснить 44% колебаний кризисных индексов в странах, пострадавших от азиатского кризиса в 1997-98 годах. Следует отметить, что Торнелл в значительной мере модифицировал метод STV. В отличие от более ранней методики, в которой реальная переоцененность валюты и скорость роста кредитов рассматривались как высокие, если их значения принадлежали к верхнему квартилю, Торнелл выделил критические значения каждого из факторов и использовал в качестве объясняющих переменных случаи превышения фактическими значениями установленных критических уровней. Берг и Патилльо (Berg and Patillo, 1999) показали, что предсказательная способность первоначального, немодифицированного метода STV по отношению к азиатскому кризису достаточно низка, т.е. отсутствует статистически значимая зависимость между величиной кризисного индекса и значениями рассматриваемых переменных. Корреляция между фактическим значением кризисного индекса и вычисленного с помощью регрессии статистически не отличалась от 1.
Следует отметить, что выявленная зависимость между высокой коммерческой задолженностью частного сектора перед банками и вероятностью возникновения валютного кризиса объясняет, почему финансовым кризисам достаточно часто предшествует либерализация движения средств по капитальным счетам платежного баланса (Demirguc-Kunt and Detragiache, 1998; Hardy and Pazarbasioglu, 1998; Kaminsky, 1999)
Как показывает практика, приток капитала на развивающиеся рынки ведет к резкому росту соотношения кредиты/ВВП. Значительный рост данного соотношения, как было показано во многочисленных работах (Demirguc-Kunt and Detragiache, 1998; Kaminsky, 1999; Tornell, 1999), может служить индикатором кризиса.
Существуют логичные объяснения подобной взаимосвязи. В условиях информационной закрытости предприятий реального сектора, наблюдаемой на многих развивающихся рынках, банки часто не в состоянии адекватно оценить качество кредитных заявок. Поэтому эффективность вложения привлеченных ими иностранных средств оказывается недостаточно высокой (Caprio and Klingbiel, 1996; Mishkin, 1998). Информационная закрытость реального сектора также обуславливает высокую концентрацию ссуд: средства направляются в основном в тесно связанные с банками предприятия (акционеры, крупнейшие клиенты). Кроме того, высокая стоимость кредитных ресурсов приводит к возникновению ситуации неблагоприятного отбора (adverse selection), когда значительная часть спроса предъявляется компаниями, которые заведомо не могут расплатиться по займу (Stiglitz and Weiss, 1981; Mishkin, 1998).
Поэтому рост объема кредитов, во-первых, может сопровождаться увеличением величины просроченной задолженности, а, во-вторых, повышением зависимости финансового состояния банков от благополучия отдельных заемщиков (рост риска концентрации вложений). Следует также отметить, что информационная закрытость характерна не только для производственного, но и для банковского сектора. В результате этого надзорный орган оказывается не в состоянии своевременно отслеживать изменения в банковском секторе, выявлять неплатежеспособные кредитные организации и своевременно их ликвидировать, а также ограничивать принятие банками избыточных рисков (Brunner and Meltzer, 1988; Mishkin , 1998).
Другие два метода, о которых пойдет речь далее, одинаково пригодны для выявления причин как банковских, так и валютных кризисов.
Метод, предложенный Камински, Лизондо и Рейнхарт (KLR) (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1997), позволяет расширить по сравнению с методом STV число рассматриваемых факторов - возможных индикаторов кризиса. Основной задачей данного метода является обнаружение показателей, свидетельствующих о возможности наступления кризиса в течение 24 месяцев (система ранних индикаторов).
Еще о комерческих банках:
Анализ структуры баланса
Структурный анализ баланса дает возможность установить соотношение собственных и привлеченных средств, ресурсную базу и качество активов, уровень ликвидности и степень рентабельности кредитной организации. Он является основой для составления комплексной характеристики кредитной организации и оценки ...
Анализ финансово-хозяйственной деятельности банка
Анализ финансового состояния проводится с целью: - оценки текущего и перспективного финансового состояния банка; - возможности и целесообразности темпов развития банка с позиций их финансового обеспечения; - выявления доступных источников финансовых ресурсов и оценки возможности и целесообразности ...
Анализ деятельности банка
При анализе финансового состояния коммерческих банков России широко используется методика, разработанная группой экономистов под руководством к.э.н. В.С. Кромонова. Методика не лишена ряда недостатков, присущих всем рейтингам (например, она не учитывает некий «политический» вес банка в обществе). Т ...
Навигация
- Главная
- Коммерческие банки
- Банковские кризисы
- Операции с ценными бумагами
- Операции банков с векселями
- Зарождение института страхования
- Роль и границы кредита
- Экономика