Posibniki.com.ua Банківська справа Макроекономічне стрес-тестування банків 3.3. Методика макроекономічного стрес-тестування банків в Україні


< Попередня  Змiст  Наступна >

3.3. Методика макроекономічного стрес-тестування банків в Україні


Удосконалення процесу макроекономічного стрес-тестування банків України відповідно до сучасної практики регулювання банківської діяльності потребує значних зусиль і професійного рівня від розробників нових аналітичних інструментів оцінювання фінансової стійкості банківської системи. Проведене авторами дослідження методологій оцінювання фінансової стійкості банківських систем свідчить, що в більшості країн, які розвиваються, стрес-тестування банків полягає у простому механічному розрахунку, за якого обрані статті фінансової звітності банків (наприклад, прострочені кредити чи резерви під кредитні ризики) безпосередньо зазнають дії заданих шокових факторів. Кількісні значення шокових факторів установлюються

Перед оголошенням результатів зацікавлені сторони мають ознайомитися з цілями, принципами та методологічними основами стрес-тестів для адекватної інтерпретації отриманих даних. Методологія макроекономічного стрес-тестування банків повинна регулярно переглядатись. Органи банківського регулювання мають забезпечити настільки частий перегляд процедури, наскільки це необхідно для достатнього капітального покриття тих ризиків, на які наражається або може наразитися банківська система України. Цей перегляд доцільно проводити принаймні щороку. Мають здійснюватися відповідні коригування програми макроекономічного стрес-тестування банків, якщо відбуваються будьякі істотні зміни в стратегічних політиках, бізнес-планах, операційних умовах та інших факторах банків-учасників, що суттєво впливають на припущення або методологію, які використовуються у стрес-тестах. З цією метою перед організацією нового раунду стрес-тестування регулятору слід проводити дискусії з фахівцями в сфері банківської теорії та практики та надавати відкриті прес-релізи цих заходів для підтримки зв’язків із засобами масової інформації та громадськістю.

Ми розробили вдосконалену методику стрес-тестування банківської системи України, яка ґрунтується на сучасних досягненнях макропруденційного нагляду розвинутих країн, що полягають у моделюванні прострочених кредитів чи резервів під кредитні ризики як функції від ряду макроекономічних змінних. Схожі підходи до макроекономічного стрес-тестування використовувалися регуляторами, а також фахівцями Міжнародного валютного фонду в рамках програми FSAP під час стрес-тестування банків Австрії, Чехії, Франції, Ісландії, Ізраїлю, Швеції [166].

Згідно з розробленою методикою стрес-тестування ми плануємо використовувати модель виду: Creditrisk it = ?

0 + ?

1 GDP t + ?

2 Interest t + + ?

3 Price t + ?

4 Household t + ?

5 Ext t + ? it ,(3.2) де Creditrisk it

— змінна, яка відображає якість кредитного портфеля; GDP t

— показники ділової активності; Interest t

— показники вартості позик; Prices t

показники цінової стабільності; Household t

показники розвитку сектору домогосподарство; Ext t

— показники зовнішньоекономічної діяльності, які впливають на рівень кредитного ризику банків.

Як показник кредитного ризику (Creditrisk) можна використовувати різні індикатори. Пропонуємо обрати для цих цілей частку резервів під кредитні ризики

— один з найпоширеніших критеріальних показників у світовій практиці стрес-тестування, динаміка якого тісно корелює з динамікою простроченої заборгованості, при цьому статистичні дані про обсяг резервів під кредитні ризики в банках регулярно оприлюднюються НБУ на щоквартальній основі й доступні з більш раннього періоду (рис. 3.4).

виключно на основі експертних суджень розробників стрестесту і, на відміну від традиційної практики органів банківського регулювання розвинутих країн, взаємозв’язок між макроекономічними параметрами та фінансовим станом банків залишається необґрунтованим засобами економетричного моделювання. Дані стрес-тести дають змогу оцінити необхідний рівень додаткової капіталізації банківського сектору відповідно до заданих параметрів погіршення якості кредитів, як загального кредитного портфеля, так і окремих його сегментів, і таким чином визначити необхідні обсяги підвищення резервування втрат за кредитними ризиками. Проте якість вихідних гіпотез стрестестів залишає бажати кращого.

20

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

3 *

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0

1

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

Частка прострочених кредитів

Частка резервів під кредитні ризики

Рис. 3.4. Динаміка індикаторів кредитного ризику 2003

—2013 рр., % (станом на 01.12.2013 р.)* *Складено авторами на основі [70].

Вибірка історичних даних, використаних у стрес-тестовій моделі, включає 53 спостереження в діапазоні з IV кварталу 2000 р. по IV квартал 2013 р., які охоплюють усі фази економічного циклу: від підйому до спаду та наступного посткризового відновлення (рис. 3.5).

15,00

10,00

5,00

0,00 – 5,00 – 10,00 – 15,00 – 20,00 %

20002001200220032004200520062007200820092010201120122013*

Рис. 3.5. Динаміка реального ВВП України за період 2000

—2013 рр., % (очікуваний ВВП 2013 р. за прогнозами МВФ) *Складено авторами на основі [70].

Як потенційні незалежні індикатори стану макроекономічного середовища, які гіпотетично впливають на рівень кредитного ризику банківської системи України, було вибрано низку показників, систематизованих за п’ятьма групами: ділова активність, відсоткові ставки, цінова стабільність, сектор домогосподарств, зовнішньоекономічна діяльність. Визначення всіх вихідних макроекономічних змінних подано в табл. 3.1. Для розрахунку регресійної моделі використовувалися поквартальні дані Національного банку України, Держкомстату та інших джерел статистичної інформації. Підсумкові статистичні параметри часових рядів даних за відповідними макроекономічними показниками відображено в табл. 3.2.

Таблиця 3.1

ВИЗНАЧЕННЯ МАКРОЕКОНОМІЧНИХ ЗМІННИХ*

Макроекономічна зміннаВизначення

Ділова активність**

Зростання ВВПЗростання реального ВВП

Приріст валового нагромадження основного капіталу

Реальне зростання валового нагромадження основного капіталу

Фондовий індексРічний приріст індексу ПФТС/УБ

Відсоткова ставка

Облікова ставка НБУОблікова ставка, установлена НБУ Cтавка рефінансування Cередньозважена ставка рефінансування банків НБУ за всіма інструментами

Середня ставка, за якою надаються кредити на міжбанківському ринку

Ставка на міжбанківському ринку

Номінальна відсоткова ставка за кредитами

Відсоткова ставка за кредитами

Номінальна відсоткова ставка за кредитами, наданими фізичним особам

Відсоткова ставка за роздрібними кредитами

Цінова стабільність ІнфляціяІндекс споживчих цін

Приріст M1Приріст грошового агрегату M1

Приріст M2Приріст грошового агрегату M2

Приріст M3Приріст грошового агрегату M3

Закінчення табл. 3.1

Закінчення табл. 3.1

Макроекономічна зміннаВизначення

Сектор домогосподарств**

Номінальне зростання середньої ціни на двокімнатні квартири в м. Києві за даними компанії «Благовіст» (%, тис. у. о)

Житлова нерухомість

Зростання реальних витрат населення на придбання товарів і послуг

Споживання

Відношення боргу до наявного доходу домогосподарств

Борг/дохід

ЗайнятістьЗміна показника зайнятості

Зміна показника реальної заробітної плати

Заробітна плата

Зовнішньоекономічна діяльність**

Зміна індексу світових цін на сталь (прокат)

Ціни на метал

Ціни на нафтуЗміна індексу світових цін на нафту

Зміна валютного курсу гривні до долара США

Валютний курс гривні

Умови торгівлі (terms of trade)Зміна індексу умов торгівлі *Складено авторами. **Змінні, виражені у відсотках які відображають річний приріст.

Перша група показників пов’язана з рівнем ділової активності та ґрунтується на припущенні, що якість банківських активів чутлива до фази економічного циклу. Зростання реального ВВП, валового нагромадження основного капіталу та фондових індексів розглядались як макроекономічні фактори, негативно корельовані з рівнем кредитного ризику, оскільки сповільнення економічного зростання, зменшення доходів і зниження капіталізації компаній теоретично посилюють кредитні ризики банків.

Відсоткові ставки відображають рівень витрат на залучення грошових ресурсів і безпосередньо впливають на кредитний ризик, оскільки в разі зростання відсоткових виплат знижується платоспроможність суб’єктів господарювання та домогосподарств. На першому етапі дослідження було окремо розраховано рівень впливу кожної з п’яти різних ставок на частку резервів під

Таблиця 3.2

Таблиця 3.2

ПІДСУМКОВІ СТАТИСТИЧНІ ПАРАМЕТРИ

ЧАСОВИХ РЯДІВ ЗМІННИХ (2000

—2013 рр.)*

Середнє значення

Стандартне відхилення

Мінімальне значення

Максимальне значення

Змінна

Ділова активність**

Зростання ВВП4,535,14– 14,4612,10

Приріст валового нагромадження основного капіталу

24,1438,73– 35,05164,86 Індекс40,6461,74– 71,05227,08

Процентна ставка

Облікова ставка НБУ9,643,866,5027,00 Cтавка рефінансування13,274,806,6429,60

Ставка на міжбанківському ринку

6,823,232,4614,80

Процентна ставка за кредитами

17,544,7813,3933,00

Процентна ставка за роздрібними кредитами

21,545,1014,5132,29

Цінова стабільність Інфляція10,187,34– 1,2028,22

Приріст грошового агрегату M1

27,1513,793,0647,37

Приріст грошового агрегату M2

31,7015,61– 5,4253,92

Приріст грошового агрегату M3

31,4715,61– 5,5154,39

Сектор домогосподарств**

Номінальне зростання індексу цін на житлову нерухомість

21,9426,46– 25,2371,06

Закінчення табл. 3.2

кредитні ризики: облікової ставки НБУ, середньозваженої ставки рефінансування банків НБУ, ставки на міжбанківському ринку, відсоткової ставки за кредитами та відсоткової ставки за роздрібними кредитами.

Закінчення табл. 3.2

Середнє значення

Стандартне відхилення

Мінімальне значення

Максимальне значення

Змінна

Зростання реального споживання

17,7020,22– 12,0695,84

Відношення боргу до наявного доходу домогосподарств

27,3047,42– 44,51135,42

Зміна показника зайнятості

0,330,91– 2,901,53

Зміна показника заробітної плати

12,597,58– 9,2023,80

Зовнішньоекономічна діяльність**

Зміна індексу світових цін на сталь

0,2320,60– 60,5844,44

Зміна індексу світових цін на нафту

16,3925,51– 53,5680,30

Зміна валютного курсу5,5412,68– 3,6652,48

Зміна в умовах торгівлі2,6314,59– 26,2751,82 *Розраховано та складено авторами на основі [66; 68; 70]. **Усі змінні виражені у відсотках і відображають річний приріст. Індекс споживчих цін, а також показники динаміки грошових агрегатів М1, М2, М3 були включені в групу індикаторів цінової стабільності. Згідно з економічною теорією високий рівень інфляції сприяє поверненню позик і зменшенню кредитного ризику, оскільки знижується реальна вартість майбутніх кредитних платежів. Водночас вища інфляція зумовлює підвищення банками депозитних, а отже, і кредитних ставок, що посилює борговий тягар, особливо якщо рівень приросту заробітної плати не покриває темпів інфляції. Який саме взаємозв’язок між показниками інфляції та кредитним ризиком домінує в Україні, було досліджено шляхом побудови відповідних однофакторних регресій.

Наступною групою важливих пояснюючих змінних, що впливають на рівень кредитного ризику, на нашу думку, є такі показники сектору домогосподарств, як зростання індексу цін на житлову нерухомість, зростання реального споживання, зміни відношення боргу до наявного доходу домогосподарств, динаміка показників зайнятості та реальної заробітної плати. Наприклад, зро-

—2013 рр.

Оскільки економіка України залежна від кон’юнктури на зовнішніх ринках товарів і капіталу, то динаміка індексу світових цін на сталь і світових цін на нафту, валютного курсу та умов торгівлі справляє значний вплив на кредитоспроможність позичальників, а отже, і на фінансову стійкість банківської системи України. Теоретично Україна як великий експортер металургійної продукції повинна вигравати від підвищення цін на чорні метали, тоді як від зростання цін на енергоносії мала б програвати як імпортер. На практиці майже неможливо розрахувати вплив кожного з цих факторів через високу кореляцію між світовими цінами на сировинні товари, яка особливо посилилася після 2000 р., унаслідок чого випереджаючі темпи зростання цін на енергоносії нівелювали економічний ефект від підвищення експортних цін на сталь.

Для кількісного розрахунку значущості впливу на рівень кредитного ризику кожного з обраних за п’ятьма групами показників було побудовано 21 однофакторну регресію. Незалежною змінною у кожній з регресій був один з макроекономічних показників, описаних вище, який лінійно впливав на залежну змінну – частку резервів під кредитні ризики. Завдяки обчисленню статистичних параметрів цих регресій (пояснюючих коефіцієнтів, коефіцієнтів детермінації, t-статистики) було зроблено висновки щодо факторів, які найсильніше корелювали з динамікою кредитного ризику банківської системи України. Виявлено, наскільки статистично значущими, а також прямими чи оберненими є взаємозв’язки між обраними рядами даних відповідних макроекономічних показників за 2000

—2013 рр.

На основі отриманих результатів розрахунку однофакторних регресій, що відображені в таблиці 3.3, з кожної групи факторів було обрано по одному показнику, який має найвище значення коефіцієнта детермінації R

2 і найсуттєвіше впливає на рівень кредитного ризику. Таким чином визначено всі необхідні ряди пояснюючих змінних для побудови загальної п’ятифакторної мультиваріативної моделі, яку можна використовувати з метою макроекономічного стрес-тестування.

Таблиця 3.3

стання цін на нерухомість обернено впливає на рівень кредитного ризику, адже позичальники, які не можуть повернути борг за іпотечними кредитами, мають змогу продати заставне майно за ціною, що перевищує суму заборгованості. Натомість, у разі значного зниження цін на житло існує ризик, що сума боргу виявиться вищою за ринкову вартість іпотеки. Це підтверджується історичним досвідом розвитку ринку житлової нерухомості в Україні в 2009

Таблиця 3.3

ПАРАМЕТРИ ОДНОФАКТОРНИХ РЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ*

Вплив на частку резервів під кредитні операції за період 2000

Змінна

—2013 рр.

КоефіцієнтR

2 Ділова активність Зростання ВВП (x

1 )– 5,19 (0,01**)0,36 Приріст валового нагромадження основного капіталу (x

2 )– 0,40 (0,05)0,12 Індекс (x

3 )– 0,00 (

— )0,00 Відсоткова ставка Облікова ставка НБУ (x

4 )4,81 (0,01)0,17 Cтавка рефінансування (x

5 )4,29 (0,01)0,21 Ставка на міжбанківському ринку (x

6 )3,16 (0,1)0,05 Відсоткова ставка за кредитами (x

7 )1,88 (

— )0,04 Відсоткова ставка за роздрібними кредитами (x

8 )2,81 (0,05)0,10 Цінова стабільність Інфляція (x

9 )3,40 (0,01)0,32 Приріст грошового агрегату M1 (x

10 )– 1,25 (0,01)0,15 Приріст грошового агрегату M2 (x

11 )– 1,67 (0,01)0,36 Приріст грошового агрегату M3 (x

12 )– 1,69 (0,01)0,35 Сектор домогосподарств Зростання індексу цін на житлову нерухомість (x

13 )– 1,02 (0,01)0,37 Зростання реального споживання (x

14 )– 1,16 (0,01)0,28 Відношення боргу до наявного доходу домогосподарств (х

15 ) – 0,46 (0,01)0,24 Зміна показника зайнятості (x

16 )– 38,46 (0,01)0,62 Зміна показника заробітної плати (x

17 )– 5,13 (0,01)0,77 Зовнішньоекономічна діяльність Зміна індексу світових цін на сталь (x

— )0,01 Зміна індексу світових цін на нафту (x

18 )– 0,20 (

— )0,04 Зміна валютного курсу (x

19 )0,36 (

20 )1,69 (0,01)0,23 Зміна в умовах торгівлі (x

— )0,04 *Розраховано та складено авторами на основі [66; 68; 70]. **У дужках зазначено рівень статистичної значущості: 1, 5 або 10 %.

21 )– 0,60 (

Загалом проведені розрахунки однофакторних регресійних моделей дали змогу зробити низку важливих для стрес-тестування висновків.

По-перше, знаки коефіцієнтів регресії загалом відповідають економічній теорії: у разі зростання ВВП, реальної заробітної плати чи світових цін на сталь рівень кредитних ризиків знижується (знак «

—» свідчить про обернений зв’язок), натомість підвищення відсоткових ставок або валютного курсу чинить прямий вплив на резерви під кредитні ризики, про що свідчить додатній знак відповідних регресійних коефіцієнтів.

По-друге, слабкий кореляційний зв’язок виявлений між кредитним ризиком і такими змінними, як фондовий індекс, ставка на міжбанківському ринку, відсоткова ставка за кредитами, інфляція, індекс світових цін на нафту, умови торгівлі. За використання цих показників як незалежних змінних у відповідних однофакторних регресіях коефіцієнт детермінації R

2 доволі низький, а рівень статистичної значущості недостатній. Отримані похибки в початкових гіпотезах можна пояснити не лише фактичною відсутністю взаємозв’язків, а й недоліками та змінами офіційних методологій обчислення показників (наприклад, рівнів інфляції чи умов торгівлі), спотворенням даних на фондовому ринку через високу частку технічних угод, неринковим характером цін на імпортні енергоносії тощо.

По-третє, більшість заданих макроекономічних факторів демонструють суттєвий вплив на резерви під кредитні ризики, що підтверджується відповідними значеннями коефіцієнта детермінації. Найвища кореляція спостерігається між кредитним ризиком і динамікою реальної заробітної плати. На підставі вибору п’яти найсуттєвіших змінних у кожній групі авторами визначено емпіричні ряди даних, які доцільно використати для розрахунку багатофакторної регресійної моделі (3.2), що набула вигляду: y = ?

0 + ?

1 x

1 + ?

2 x

5 + ?

3 x

4 x

5 x

11 + ?

17 + ?

20 + ?, (3.3) де y = Creditrisk it

— річний приріст частки резервів під кредитні ризики; x

1 = GDP t

— зростання реального ВВП; x

5 = Interest t

— ставка рефінансування; x

— річний приріст грошового агрегату M2; x

11 = Prices t

— зміна показника заробітної плати; x

17 = Household t

— зміна валютного курсу.

20 = Ext t

Включення решти аналізованих макроекономічних змінних у рівняння багатофакторної регресії видається недоцільним з огляду на високий рівень кореляції між показниками з однієї групи, що посилить мультиколінеарність.

За допомогою використання пакета прикладних програм EViews 8.0 на основі методу найменших квадратів побудовано достовірну модель з відібраними пояснюючими змінними, для характеристики якої застосовано класичні критерії оцінювання регресійних моделей (додаток Н). Багатофакторна регресійна модель формалізується таким чином: Creditrisk = 32,184 0,402*GDP + 3,690*Interest – – 0,465*Prices – 3,978*Household + 0,126*Ext.(3.4)

Отримана стрес-тестова модель характеризується такими параметрами її надійності: R

2 = 0,88; ?

2 = 0,87; F-статистика = 72,39; імовірність порушення критерію Фішера = 0,00 %; SE = 15,83; DW = 2,20. Оцінювання цієї економетричної моделі з використанням відповідних тестів і критеріїв статистики показало, що вона є правильно специфікованою. Запропонована авторами багатофакторна модель має достатню кількість урахованих регресорів, про що свідчить значення статистики Дарбіна

—Уотсона (DW = 2,20). Це підтвердило правильність припущень авторів щодо суттєвого впливу обраних макроекономічних параметрів на рівень кредитного ризику банків України.

Економічний зміст цієї моделі полягає в тому, що в умовах економічного зростання, збільшення кількості грошової маси та реальної заробітної плати рівень кредитного ризику знижується. Водночас, підвищення ставок рефінансування та девальвація національної валюти зумовлюють зростання рівня кредитного ризику. Незважаючи на те, що всі змінні в моделі є статистично значущими, головним за силою впливу фактором виявився приріст реальної заробітної плати . У табл. 3.4 наведено економічну значущість усіх факторів регресії за умови негативного подвійного стандартного відхилення кожного з них від значень відповідних показників станом на 01.01.2015 р.

Зниження темпу приросту реальної заробітної плати на значення подвійного стандартного відхилення (15,15 %) зумовлює зростання частки резервів під кредитні ризики на 11,35 п. п. станом на 01.01.2015 р. за умови, що значення решти показників залишаться сталими на рівні 01.01.2014 р. Другим за значиміс-

Таблиця 3.4

ЕКОНОМІЧНА ЗНАЧУЩІСТЬ КОЕФІЦІЄНТІВ БАГАТОФАКТОРНОЇ

РЕГРЕСІЙНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ЗАГАЛЬНОГО КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ (стрес-прогноз на 01.01.2015 р.)*

Значення подвійного стандартного відхилення, %

Вплив на приріст частки резервів під кредитні ризики, відсоткові пункти

Змінні

Приріст реального ВВП(–) 10,276,19

Ставка рефінансування(+) 9,595,48

Ставка рефінансування(+) 9,595,48

Річний приріст M2(–) 31,237,27

Зміна показника заробітної плати (–) 15,15

11,35 *Розраховано та складено авторами.

Зміна валютного курсу(+) 25,366,24

Зміна валютного курсу(+) 25,366,24

Важливим етапом макроекономічного стрес-тестування банків є відбір сценаріїв. З одного боку, стрес-тести повинні досліджувати вплив надзвичайно екстремальних економічних подій, а з іншого, якщо ці події надто нереалістичні, результати стрестестів утрачають своє практичне значення для органів банківського регулювання. Критика більшості програм макроекономічного стрес-тестування переважно стосується неадекватного вибору сценаріїв, які бувають надто оптимістичними або ж, навпаки, дуже жорсткими.

Для уникнення цієї проблеми авторами було використано три альтернативні підходи до формування шокових сценаріїв на 2014

—2015 рр.: 1) метод найгірших сценаріїв; 2) негативне корегування поточних значень усіх факторів на розмір подвійного стандартного відхилення; 3) метод експертних суджень. Усі стресові сценарії подано в табл. 3.5.

Таблиця 3.5

тю фактором є річний приріст грошового агрегату М2: його зниження на розмір подвійного стандартного відхилення (31,23 %) призведе до зростання резервів під кредитні ризики на 7,27 п. п. На основі отриманих результатів можна зробити висновки про важливе значення державної політики, спрямованої на підтримку необхідних темпів зростання доходів населення та ризикованість надто жорсткої рестрикційної монетарної політики НБУ з погляду якості кредитного портфеля банківської системи України.

Таблиця 3.5

ПАРАМЕТРИ МАКРОЕКОНОМІЧНИХ СЦЕНАРІЇВ на 2014

—2015 рр., %*

Несприятлива зміна поточного значення на розмір подвійного стандартного відхилення

Найгірший історичний сценарій

Експертне судження

Сценарій 3-й

Сценарій 1-йСценарій 2-й

2014 р.2015 р.

Приріст реального ВВП – 14,46 (2009)– 10,57– 2,00– 3,00 Cтавка рефінансування

29,60 (2000)16,4015,0014,00

Річний приріст M2 – 5,42 (2009)– 11,53– 5,0020,00

Зміна показника заробітної плати – 9,20 (2009)– 6,45– 8,000,00

Зміна валютного курсу

52,48 (2008)26,9630,0020,00 *Розраховано та складено авторами.

Одним із способів формування песимістичних сценаріїв є обчислення впливу найгірших історичних значень обраних макроекономічних факторів. Для стрес-тестування банків України пропонуємо використовувати відповідні мінімальні чи максимальні значення показників за період 2000

—2013 рр. Аномальні значення кожної змінної разом з роком, у якому вони були зафіксовані, подано в табл. 3.5.

Альтернативним методом побудови макроекономічного сценарію є зміна поточного значення макроекономічного показника в несприятливому напрямі на розмір подвійного стандартного відхилення. Підхід має дві головні переваги порівняно з методом найгірших сценаріїв. По-перше, така шокова зміна макроекономічних показників є доволі ймовірною, при цьому вона відбувається не надто різко, оскільки подвійні стандартні відхилення прив’язані до поточної макроекономічної ситуації. По-друге, підхід дає можливість конструювати більш жорсткі сценарії за умови, коли змінна зросла в сприятливому напрямі впродовж усього аналізованого періоду 2000

—2011 рр. Наприклад, обсяги грошового агрегату М2 весь час лише зростали за винятком кризового 2009 р., коли вони знизилися на 5,16 %. Проте, якщо віднімемо

Макроекономічний сценарій може ґрунтуватися на експертних судженнях. У цьому разі формувати сценарії варто таким чином, щоб вони відображали поточні очікування фахівців щодо майбутньої динаміки макроекономічних змінних, скориговані на додатковий стрес. Експертний підхід дає змогу виправити недоліки двох попередніх підходів, пов’язані з неможливістю врахувати під час математичного моделювання всі особливості економічного життя. Так, обсяг можливої девальвації гривні, розрахований за другим сценарієм, має усереднений характер: сильно регульований вид валютного курсу в Україні зумовлює утворення довгих періодів курсової стабільності (відхилення значно нижчі за розрахункові 27,74 %) і короткострокових зрушень, які часто перевищують усереднене значення. Експертний підхід дає змогу встановити жорсткіший і реалістичніший сценарій валютного шоку.

Перед дослідженням впливу обраних макроекономічних стресових сценаріїв на рівень резервів під кредитні ризики та адекватність капіталу банків України необхідно зазначити низку припущень.

1. Припустимо, що виявлені взаємозв’язки багатофакторної регресійної моделі в майбутньому залишаться незмінними. Це є доволі строгим припущенням з огляду на те, що через брак якісних даних не було змоги включити в часовий діапазон моделювання період до 2000 р. Водночас, модель охоплює всі фази економічного циклу, що підвищує рівень її точності.

2. Припустимо, що майбутні прибутки банків дорівнюватимуть нулю, і, таким чином, додаткові відрахування на формування резервів під кредитні ризики прямо віднімаються від поточного обсягу власного капіталу. На практиці за 11 місяців 2013 р. банки України загалом отримали прибутки в розмірі 2,4 млрд грн.

3. Припустимо, що відразу під час погіршення макроекономічного середовища не буде зроблено жодних антикризових кроків з боку керівництва банків та органів державного регулювання. Хоча це припущення є нереалістичним, можливі реалії залишаються непередбачуваними, а тому їх важко змоделювати.

4. Зазначимо, що в монографії пропонується спрощений варіант стрес-тестової методики, у якій не враховуються міжбанківські ефекти «зараження», банківські паніки, а також похідні від описаного макроекономічного шоку зворотні ефекти. Адекватно оцінити всі перелічені ефекти в розрізі окремих банків, здійснити стрестестування решти ризиків (валютного, ліквідності, процентного)

подвійне стандартне відхилення від поточного значення, отримаємо можливість його зниження на 15,61 %.

Виходячи із зазначених вище припущень, було розраховано необхідні обсяги резервів під кредитні ризики та можливі варіанти зниження показника адекватності власного капіталу банків України за умови реалізації трьох стресових сценаріїв упродовж 2014

—2015 рр. Під час стрес-тестування комбінації макроекономічних показників сценарію № 1 і сценарію № 2 залишалися незмінними в прогнозних 2014 і 2015 рр., оскільки значення макроекономічних змінних формувалися технічним шляхом. Усвідомлюючи те, що найгірший історичний сценарій або несприятливе подвійне стандартне відхилення навряд чи зможе повторитись упродовж двох років поспіль, ми розуміємо, що такі варіанти розгортання подій в економіці є надмірно жорсткими. Тому основну увагу варто приділити формуванню окремих експертних сценаріїв для 2014 і 2015 років.

Вплив макроекономічних сценаріїв на частку резервів під кредитні ризики та показник адекватності капіталу наведено в табл. 3.6.


< Попередня  Змiст  Наступна >
Iншi роздiли:
ДОДАТКИ
Частина 2. ДОДАТКИ
3.1. Розвиток макроекономічного стрес-тестування як складової системи банківського регулювання в Україні
2.3. Практичні аспекти розвитку національних систем стрес-тестування банків у контексті імплементації вимог Базель ІІІ
Частина 2. 2.2. Особливості стрес-тестування банків у регуляторній практиці країн ЄС
2.2. Особливості стрес-тестування банків у регуляторній практиці країн ЄС
Частина 2. ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОГРАМ МАКРОЕКОНОМІЧНОГО СТРЕС-ТЕСТУВАННЯ БАНКІВ
Дисциплiни

Медичний довідник новиниКулінарний довідникАнглійська моваБанківська справаБухгалтерський облікЕкономікаМікроекономікаМакроекономікаЕтика та естетикаІнформатикаІсторіяМаркетингМенеджментПолітологіяПравоСтатистикаФілософіяФінанси

Бібліотека підручників та статтей Posibniki (2022)