Как противодействовать банковским кризисам?

25-27 февраля 2009 в Киеве будет проходить ІІІ международный форум «Украина – Европа». В контексте рассматриваемых вопросов стоит обратить внимание на противодействие банковским кризисам с помощью систем раннего предупреждения. Рассматривая системы раннего предупреждения (СРП) банковских кризисов необходимо обратить внимание на определение возможностей таких систем, общих понятий и методологических аспектов. В зависимости от назначения, СРП должны содержать четкое определение кризиса, чтобы было возможно провести датирование банковского кризиса. Сигналом начала кризиса могут служить начало паники, закрытие банков, вмешательство государства или соответственное поведение определенных индикаторов (например, индикатора давления на валютный рынок). Также важно определить желаемый результат роботы системы: или это должна быть оценка степени поражения банковской системы, или это должен быть просто сигнал о приближении кризиса и может ли система предвидеть временной интервал возможного кризиса и его силу.

Важным компонентом СРП является механизм создания прогнозов, который включает в себя набор объясняющих переменных и метод получения прогнозов с этих переменных. К таким переменным могут относится как чисто банковские данные (ликвидность, стоимость активов, доля безнадежных долгов), так и финансовые (динамика реальных процентных ставок, обменного курса, золотовалютных резервов), макроэкономические (динамика ВВП, инфляции, экспорта, импорта) и институциональные (страхование депозитов, коррупция, эффективность надзора).

В соответствии с существующей литературой, классические подходы к построению СРП можно разделить на сигнальный (сравнение динамики показателей в период до кризиса и после него, дает возможность определить пороговые значение переменных для прогнозирования), эконометрическое моделирование (построение регрессионных моделей, позволяющих оценить взаимосвязь показателей с вероятностью кризиса). Не вписывающиеся в данную классификацию исследования (П. Хонохан, Р. Дуттагупта и П. Кашин) будут рассматриваться по отдельности.

Классической работой, представляющей сигнальный подход, является исследование Г. Камински и С. Райнхарт. Как уже говорилось, принцип работы этого подхода состоит в сравнении поведения индикаторов кризисный и спокойный период. То есть индикатор сигнализирует начало кризиса, когда пересекает пороговое значение . Это значение определяется как компромисс между ошибками ІІ (ложная тревога) І (пропущенный кризис) типа. В результате проведенного исследования было определено, что банковскому кризису предшествует снижение выпуска, частично обусловленное ухудшением условий торговли, быстрая финансовая либерализация вместе с кредитным бумом и ростом процентных ставок, падение экспорта и переоценка реального обменного курса.

В качестве примера использования регрессионного эконометрического моделирования можно назвать работы А. Демиргук та Э. Детрагиарше. Суть подхода состоит в использовании метода регрессии при оценке связей между потенциальными индикаторами и определении дискретного результата – банковского кризиса. Информация о появлении такого результата используется для построения зависимой переменной, принимающей одно из двух дискретных значений: 1 – кризис состоялся, иначе – 0. Потом регрессионный анализ определяет влияние движения индикаторов на вероятность кризиса. Модель А. Демиргук и Э. Детрагиарше была более точной, нежили предыдущая, и определяла следующие индикаторы-предвестники: падение темпов роста ВВП, высокая инфляция и процентные ставки, рост соотношения М2/золотовалютные резервы, низкий ВВП на душу населения, присутствие системы страхования депозитов. Недостатком была генерация слишком ранних сигналов о кризисе.

Подход «изменения режимов» П. Хонохана состоит в определении переменных, сигнализирующих о проблемах в банковском секторе. Особенностью этого подхода было разделение кризисов на виды в зависимости от источника кризиса (микроэкономические недостатки, макроэкономические эпидемии и институциональные особенности) и определение влияния на появление кризиса смены режимов (переход к финансовой либерализации, радикальным макроэкономическим изменениям, структурным экономическим трансформациям). Недостатками подхода является выбор пороговых значений индикаторов исходя из предчувствий эксперта и неразработанная методология датирования кризисов – подход годен для объяснения причин кризиса, но не для прогнозирования.

Р. Дуттагупта и П. Кашин использовали метод бинарного дерева классификации (БДК). БДК дает возможность определить закономерности поведения индикаторов для прогнозирования бинарного результата (произойдет кризис или нет). Начиная с главного узла, содержащего все индикаторы, модель БДК сравнивает все переменные на всех возможных пороговых значениях и выбирает индикатор (и пороговое значение), делящий главный узел на более гомогенные дочерние узлы, в которых вероятность кризиса значительно возрастает или убывает. Процесс повторяется в каждом дочернем узле, пока возможно. Преимущества БДК: не исключает наборы данных с пропущенными значениями, не влияют монотонные трансформации индикаторов, позволяет оценивать влияние на кризис не одного фактора, а их комбинации. Таким образом БДК является прекрасным подходом в условиях неполной информации и существования нелинейных связей между показателями. К тому же модель имеет высокую прогностическую способность. К предвестникам кризиса по результатам исследования Р. Дуттагупты и П. Кашина можно отнести следующие комбинации индикаторов: высокая инфляция и низкая динамика условий торговли, низкие процентный доход и рост экспорта, сильное номинальное обесценивание и непомерно большое количество депозитов в иностранной валюте.

Опираясь на вышеприведенное, можно сказать, что метод БДК больше всего подходит для прогнозирования кризиса в Украине. Для повышения точности стоит использовать данные квартального интервала. К выборке должны входить только страны со схожими экономическими условиями – можно будет более точно определить индикаторы. Для датирования стоит использовать индекс давления на валютный рынок – начало кризиса отображается чрезмерным спросом на ликвидность на денежном рынке.

Хвалинский С.А.

аспирант Института мировой экономики и международных отношений НАН Украины