Оценивание финансовых рисков

Оценивание финансовых рисков с помощью методов статистического анализа - один из наиболее распространенных подходов к решению этого вопроса. Он основывается на тому очевидному факте, которое совокупное действие рисков, на которые натыкается банк в процессе своей деятельности, в итоге отбивается на изменении показателей его доходности (прибыльности), а это дает основания трактовать вариацию (побежалость) доходов как обобщающий показатель рискованности предпринимательской деятельности. При таком подходе классическими показателями рискованности является стандартное отклонение, дисперсия или коэффициент ( (бета), определенные по данным статистической совокупности, сформированной с наблюдений за динамикой финансовых результатов деятельности банка на протяжении нескольких периодов.
Стандартное (квадратичное) отклонение - это один из показателей вариации статистической совокупности, которая показывает величину отклонений значений всех конкретных наблюдений от центра распределения (среднего значения статистической совокупности) и исчисляется по формуле:

                                      ,                               (1.8)

где qi — значение показателей доходности банка в i-м наблюдении;

 — среднее значение статистической совокупности; n — количество наблюдений.
Квадрат стандартного отклонения называется дисперсией.
Уровень взаимовлияния и плотность связи между двумя статистическими совокупностями характеризуют коэффициенты ковариации и корреляции, которые рассчитываются как для любых пар показателей (например, показателей доходностм банка и средней доходности рынка). Ковариацию можно подать как зависимость:
                       (1.9)

где — доходность рынка в і-м наблюдении;

 — соответственно средние значения исследуемых статистических совокупностей.

Коэффициент корреляции рассчитывается за формулой:

                                                         ,                               (1.10)

где cov(q, m) — ковариация сменных q i m; sq, sm — стандартные отклонения показателей доходности банка и доходности рынка соответственно.
Коэффициент бета (() характеризует уровень доходности отдельного банка относительно доходности рынка в целом и рассчитывается как отношение ковариации показателей доходности банка и рынка к дисперсии доходности рынка:

                                                                            (1.11)

где b — бета доходности банка; cov(q, m) — ковариация доходности банка и рынка;

 — дисперсия рынка.

Указанные статистические показатели дают представление об общих тенденциях развития и функционирование банковского учреждения, тем не менее, решая вопрос относительно уровня их адекватности действительному риску деятельности банка, следует обратить внимание на несколько принципиальных моментов.

Во-первых, в отечественной практике статистические методы оценивания банковских рисков имеют ограниченное применение за неимением достаточного массива исторической информации (в идеале продолжительность периода, который анализируется, должны составлять 20-30 лет), а также вследствие значительного влияния политических рисков, которые статистическими закономерностями описать невозможно. Кроме того, финансовые и политические катаклизмы 1990-х годов не могли не отразиться на деятельности украинских банков, поэтому экстраполяция результатов статистического анализа скорее всего будет некорректной.

Во-вторых, измерение рискованности с помощью статистических показателей более приемлемое для внешних относительно банка субъектов аналитического процесса - инвесторов, контрагентов, клиентов, которые оценивают деятельность банка по его финансовым результатам, а итак, на основании ретроспективной информации. Сам банк ограничиться констатацией событий, которые уже произошли и повлиять на которые невозможно (риски реализовались и получено определенный финансовый результат), не может. Таким образом, менеджмент банка заинтересован в том, чтобы предусмотреть и оценить все конкретные риски. В таком случае статистические показатели значительной пользы не приносят. При проведении внутреннего анализа их целесообразно использовать лишь как вспомогательные индикаторы риска.

В процессе оценивания рисков отечественных банков наиболее употребляемыми и доступными для внешних аналитиков остаются косвенные показатели рискованности банка. Такими показателями могут быть: мультипликатор капитала, уровень капитализации, соотношение собственных и привлеченных средств банка, зависимость от межбанковского кредитования, удельный вес резервов на покрытие кредитных рисков в объеме кредитного портфеля и др. Основным методическим приемом в процессе оценивания риска банка с помощью косвенных показателей есть метод коэффициентов. Информационная база состоит из данных финансовой отчетности банков, статистических данных и других публичных (общедоступных) источников информации.

Однако и этот подход имеет определенные ограничения и не гарантирует объективного оценивания всех рисков, на которые натыкается тот или другой банк в своей деятельности, и вдобавок он основан на ретроспективных данных. Внешние относительно банка субъекты рынка за недостатком более объективных данных вынуждены удовлетворяться косвенными показателями рискованности. Менеджмент банка имеет возможность воспользоваться значительно более широкой информационной базой и применить усовершенствованные подходы к оцениванию разных видов рисков и прогнозирование их влияния на прибыльность банка.

В этом случае переходят от обобщающих показателей рискованности деятельности банка к оценке каждого конкретного вида риска, на который натыкается банк в процессе своего функционирования. Выбор показателей определяется экономической сущностью и спецификой того или другого вида риска. Например, для валютного риска таким индикатором считают величину открытой валютной позиции банка, для кредитного - объем резерва на покрытие возможных потерь от кредитных рисков, для процентного - величину гепа (разрыва между активами и пассивами банка, чувствительными к изменению процентной ставки). Анализ таких индикаторов в совокупности с учетом факторов внешней среды разрешает прогнозировать влияние каждого из рисков на деятельность банка и принимать обоснованные управленческие решения. Основу информационной базы для анализа индикаторов банковских рисков формируют данные аналитического бухгалтерского учета, хотя по потребности могут быть использованные и другие информационные источники.

При таком подходе возникает вопрос адекватности бухгалтерских данных с точки зрения отображения рисков в учетной системе. Очевидно, что учетная система может считаться эффективной лишь тогда, когда предоставленная информация объективно отображает действительность. Поскольку экономические риски являются объективной реальностью, то очевидная необходимость их отображения в бухгалтерском учете. При этом следует подчеркнуть, что риск не является объектом учета. Т.е. собственно экономический риск, как вероятность осуществления того или другого события, не учитывается, а лишь берется к вниманию в оценивании объектов учета и определении их реальной (действительной, справедливой) стоимости.

Когда такая объективная реальность, как экономические риски, не отображается в учетном процессе, то уже один этот факт приводит к появлению существенных расхождений между действительным финансовым состоянием банка и бухгалтерской оценкой этого состояния, а также ставит под сомнение достоверность данных финансовой отчетности. На устранение такое несоответствие направлено отдельные методы и процедуры международных стандартов бухгалтерского учета, переход к которым происходит и в нашей стране. Такие элементы МСБУ, как принципы осмотрительности, существенности, методы начисления, резервов, оценки, переоценивание, а также процедуры корректирования финансовой отчетности разрешают учитывать экономические риски, отображать их в бухгалтерской информации, а итак приблизить бухгалтерские оценки к реальным.