Стратегия формирования портфеля банка и вероятность банкротства: кейс расчистки российского банковского сектора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью данной работы является выявление управленческих стратегий, способствующих повышению стабильности банка. В статье рассматривается явление массового отзыва лицензий банков в России с 2013 по 2019 год для определения стратегических решений в области управления структурой портфеля активов и пассивов, имеющих статистическую взаимосвязь с меньшим уровнем вероятности отзыва лицензии. В качестве информационной базы исследования использовались финансовые показатели и пруденциальные нормативы 895 коммерческих банков, работавших в России в течение рассматриваемого периода. 507 банков потеряли лицензии в течение исследуемого периода, то есть их общее количество сократилось более чем в 2 раза (на 57 процентов). Случаи отзыва лицензии были разделены в зависимости от наличия обвинений со стороны Центрального Банка в незаконной деятельности. Резкое сокращение количества банков дает возможность изучить различия между выжившими и закрывшимися банками, чтобы определить факторы, связанные с более низкой вероятностью отзыва лицензии. Следуя подходу, применяемому в большинстве предыдущих исследований, мы используем логистическую регрессию для моделирования влияния различной структуры портфеля активов и пассивов на вероятность отзыва лицензии. Гипотеза о том, что вероятность отзыва лицензии банка связана с его стратегией формирования портфеля активов и пассивов, была статистически подтверждена. Мы обнаружили, что направленность деятельности банка на выдачу кредитов физическим лицам и привлечение депозитов от компаний приводит к снижению вероятности банкротства, что подтверждает результаты предыдущих исследований. Также мы обнаружили, что более активное сотрудничество с другими банками с точки зрения, как размещения, так и привлечения средств связано с меньшей вероятностью банкротства. Кроме того, банки, у которых в последствии будет отозвана лицензия с обвинениями в незаконной деятельности меньше размещают собственные средства и привлекают средства на межбанковском рынке. Наконец, мы обнаружили, что в отличие от банков ЕС, российские банки с более высокими показателями прибыльности более стабильны. Результаты актуальны для специалистов отрасли и могут быть использованы при формировании стратегии развития банка, а также для регулятора при совершенствовании моделей раннего предупреждения нарушений банковского законодательства.

Об авторах

В. Кракович

НИУ ВШЭ

Автор, ответственный за переписку.
Email: vkrakovich@hse.ru

Д. Удальцова

Email: udaltsova98@mail.ru

Список литературы

  1. Mamonov M. “Holes” in the capital of failed Russian banks: Old indicators and new hypotheses. Ekonomicheskaya politika = Economic Policy. 2017;12(1):166-199. (In Russ.). https://doi.org/10.18288/1994-5124-20171-07 DOI: https://doi.org/10.18288/1994-5124-2017-1-07
  2. Zaitseva O. The formation of the banking system of the Russian Federation. Nauchno-metodicheskii elektronnyi zhurnal “Kontsept” = Scientific and Methodological Electronic Journal “Koncept”. 2016;(T6):166-170. URL: http://e-koncept.ru/2016/56069.htm (In Russ.).
  3. Mironova S. Proportional regulation of the Russian banking system: Legal fundamentals and development prospects. Pravovaya paradigma = Legal Concept. 2017;16(4):105-110. (In Russ.). https://doi.org/10.15688/lc.jvolsu.2017.4.15 DOI: https://doi.org/10.15688/lc.jvolsu.2017.4.15
  4. Seryakova E. Global problems of the banking system of Russia in the context of its systemic risk. Upravlenie finansovymi riskami = Financial Risk Management Journal. 2017;(1):18-30. (In Russ.).
  5. Lanine G., Vennet R.V. Failure prediction in the Russian bank sector with logit and trait recognition models. Expert Systems with Applications. 2006;30(3):463-478. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.10.014 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.10.014
  6. Civil Code of the Russian Federation. Part 1. November 30, 1994 N 51-FZ (as amended on December 16, 2019). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142/ (In Russ.).
  7. Styrin K. X-inefficiency, moral hazard, and bank failures. EERC Working Paper Series 01-258e-2. Economic Education and Research Consortium Research Network, Russia and CIS. Moscow. 2005.
  8. Mamonov M.E. Price interactions in the credit market and banks instability over the crisis and non-crisis periods in the Russian economy. Zhurnal Novoi ekonomicheskoi assotsiatsii = Journal of the New Economic Association. 2020;(1):65-110. (In Russ.). https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-45-1-3 DOI: https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-45-1-3
  9. On the development of the banking sector of the Russian Federation in May 2020. Moscow: The Central Bank of Russian Federation; 2020. 10 p. URL: http://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/27971/razv_bs_20_05.pdf (In Russ.).
  10. Fungáčová Z., Weill L. Does competition influence bank failures? Evidence from Russia. Economics of Transition and Institutional Change. 2013;21(2):301-322. https://doi.org/10.1111/ecot.12013 DOI: https://doi.org/10.1111/ecot.12013
  11. Cole R.A., White L.J. Déjà vu all over again: The causes of U.S. commercial bank failures this time around. Journal of Financial Services Research. 2012;42(1-2):5-29. https://doi.org/10.1007/s10693-011-0116-9 DOI: https://doi.org/10.1007/s10693-011-0116-9
  12. Larina O. Banking crises: Identification problems and resolution. Upravlenie. 2017;5(2):9-15. (In Russ.). https://doi.org/10.12737/article_59537e6a9b2da4.92003456 DOI: https://doi.org/10.12737/article_59537e6a9b2da4.92003456
  13. Bank of Russia annual report 2009. Moscow: The Central Bank of Russian Federation; 2010. 281 p. URL: http://www.cbr.ru/collection/collection/file/7804/ar_2009.pdf (In Russ.).
  14. Wheelock D.C., Wilson P.W. The contribution of on-site examination ratings to an empirical model of bank failures. Review of Accounting and Finance. 2005;4(4):110-133. https://doi.org/10.1108/eb043440 DOI: https://doi.org/10.1108/eb043440
  15. Zakirova D.F., Panteleev D.S., Zakirova E.F. Estimating bankruptcy probability of credit organizations. International Transaction Journal of Engineering, Management, Applied Sciences & Technologies. 2018;9(4). https://doi.org/10.14456/ITJEMAST.2018.27
  16. Instruction of the Bank of Russia N 199-И dated 29.11.2019 “On mandatory ratios and allowances for capital adequacy ratios of banks with a universal license”. URL: https://www.cbr.ru/faq_ufr/dbrnfaq/doc/?number=199-%D0%98 (In Russ.).
  17. Claeys S., Schoors K. Bank supervision Russian style: Evidence of conflicts between micro- and macro-prudential concerns. Journal of Comparative Economics. 2007;35(3):630-657. https://doi.org/10.1016/j.jce.2007.02.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jce.2007.02.005
  18. Ferri G., Liu L.-G., Majnoni G. How the proposed Basel guidelines on rating agency assessments would affect developing countries. World Bank Policy Research Working Paper. 2000;(2369). URL: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/19835/multi_page.pdf?sequence=1&isAllowed=y DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-2369
  19. Karminsky A., Kostrov A. The back side of banking in Russia: Forecasting bank failures with negative capital. International Journal of Computational Economics and Econometrics. 2017;7(1/2):170-209. https://doi.org/10.1504/IJCEE.2017.080663 DOI: https://doi.org/10.1504/IJCEE.2017.080663
  20. Wheelock D.C., Wilson P.W. Why do banks disappear? The determinants of U.S. bank failures and acquisitions. The Review of Economics and Statistics. 2000;82(1):127-138. https://doi.org/10.1162/003465300558560 DOI: https://doi.org/10.1162/003465300558560
  21. Alves A.J., Jr., Dymski G.A., de Paula L.-F. Banking strategy and credit expansion: A post-Keynesian approach. Cambridge Journal of Economics. 2008;32(3):395-420. https://doi.org/10.1093/cje/bem035 DOI: https://doi.org/10.1093/cje/bem035
  22. Berardi S., Tedeschi G. From banks’ strategies to financial (in)stability. International Review of Economics & Finance. 2017;47:255-272. https://doi.org/10.1016/j.iref.2016.11.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.iref.2016.11.001
  23. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance. 1968;23(4):589-609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
  24. Sinkey J.F., Jr. A multivariate analysis of the characteristics of problem banks. The Journal of Finance. 1975;30(1):21-36. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1975.tb03158.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1975.tb03158.x
  25. Martin D. Early warning of bank failure: A logit regression approach. Journal of Banking and Finance. 1977;1(3):249-276. https://doi.org/10.1016/0378-4266(77)90022-X DOI: https://doi.org/10.1016/0378-4266(77)90022-X
  26. Männasoo K., Mayes D.G. Explaining bank distress in Eastern European transition economies. Journal of Banking & Finance. 2009;33(2):244-253. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.07.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.07.016
  27. Tam K.Y., Kiang M.Y. Managerial applications of neural networks: The case of bank failure predictions. Management Science. 1992;38(7):926-947. https://doi.org/10.1287/mnsc.38.7.926 DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.38.7.926
  28. Arena M. Bank failures and bank fundamentals: A comparative analysis of Latin America and East Asia during the nineties using bank level data. Journal of Banking and Finance. 2008;32(2):299-310. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.03.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.03.011
  29. Betz F., Oprică S., Peltonen T.A., Sarlin P. Predicting distress in European banks. Journal of Banking & Finance. 2014;45:225-241. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.11.041 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.11.041
  30. Lin C.-C., Yang S.-L. Bank fundamentals, economic conditions, and bank failures in East Asian countries. Economic Modelling. 2016;52(Pt.B):960-966. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.10.035 DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.10.035
  31. Harnay S., Scialom L. The influence of the economic approaches to regulation on banking regulations: A short history of banking regulations. Cambridge Journal of Economics. 2016;40(2):401-426. https://doi.org/10.1093/cje/bev023 DOI: https://doi.org/10.1093/cje/bev023
  32. Doyle R. Using network interbank contagion in bank default prediction. 2020. URL: https://arxiv.org/pdf/2005.12619.pdf
  33. Pessarossi P., Thevenon J.-L., Weill L. Does high profitability improve stability for European banks? Research in International Business and Finance. 2020;53:101220. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101220 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101220
  34. Banki.ru official website. URL: https://www.banki.ru/ (In Russ.).
  35. The Bank of Russia official website. URL: https://cbr.ru/ (In Russ.).
  36. Karas A. Russian bank data: Reasons of bank closure. Data in Brief. 2020;29:105343. https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105343 DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105343
  37. Karas A., Vernikov A. Russian bank data: Birth and death, location, acquisitions, deposit insurance participation, state and foreign ownership. Data in Brief. 2019;27:104560. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104560 DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104560
  38. Zhivaikina A.D., Peresetsky A.A. Russian bank credit ratings and bank license withdrawal 2012-2016. Zhurnal Novoi ekonomicheskoi assotsiatsii = Journal of the New Economic Association. 2017;(4):49-80. (In Russ.). https://doi.org/10.31737/2221-2264 2017-36-4-3 DOI: https://doi.org/10.31737/2221-2264-2017-36-4-3

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Кракович В., Удальцова Д., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».