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:
История развития ОАО «Россельхозбанк»
Аграрная система кредита в России возвращается к 1882 году, когда первые специализированные банки – ‘Крестьянский Земельный банк’ и ‘Земельный банк Дворянства’ – были установлены. Во время советского периода приблизительно 90% всех долгосрочных ссуд были выданы на сельское хозяйство. Тогда сектор в ...
Перспективы развития обязательного медицинского страхования в России
Перспективы развития обязательного медицинского страхования планируется реализовать по нескольким основным направлениям: 1) Увеличение финансирования отрасли здравоохранения. В сценарии инновационного развития в условиях высоких темпов экономического роста ожидается значительное повышение не только ...
Структура портфеля в разрезе страховых услуг
При анализе АО «Альянс-полис», можно отметить, что ситуация на банковском секторе отразилась, как на общем страховании, так и на отрасли «страхование жизни». При этом динамика роста последней остается положительной за счет роста аннуитетного страхования. В отрасли «страхование жизни» сбор страховых ...
Навигация
- Главная
- Коммерческие банки
- Банковские кризисы
- Операции с ценными бумагами
- Операции банков с векселями
- Зарождение института страхования
- Роль и границы кредита
- Экономика