Повышение эффективности управления финансовым состоянием банка

Для вычисления узловых показателей линейной комбинации достаточно соответствующую статью нормировать по величине актива (пассива) банка. Таким образом, видим, что величина A в первоначальном вычислении равняется единице.

Для вычисления параметра ликвидности используется особый способ, когда необходимо каждый фактический параметр ликвидности (Н2, Н3, Н4) банка пронормировать с соответствующим ему нормативом Банка России [5, с. 28], а затем суммировать полученные величины:

Для оценки уровня локальной устойчивости банка с точки зрения обязательств используем следующие показатели:

где, Cb – коэффициент клиентской базы;

Sb – коэффициент стабильности ресурсной базы;

Pk – величина сформированных резервов на возможные потери или резервов на возможные потери по ссудам;

H4 – норматив долгосрочной  ликвидности.

Все показатели также были нормированы для соответствия их оценки, именно по обязательствам банка.

Следующей группой показателей оценивается локальная устойчивость банка с позиции его собственных средств:

где Ar – активы, взвешенные по степени риска;

Mr – величина рыночного риска;

Qk – коэффициент качества ссудной задолженности.

Аналогично предыдущей группе показателей, показатели данной группы также нормированы, но уже в соответствии с величиной собственного капитала банка.

Рассчитаем показатели качества активов банка:

где Ek – коэффициент эффективности использования активов;

Cp – коэффициент агрессивности кредитной политики;

At – средневзвешенные активы по срокам востребования (погашения).

Последней группой показателей являются слагаемые линейной комбинации для оценки локальной устойчивости ликвидности банка:

Объединим полученные показатели в сводную таблицу, из которой видно, что входными параметрами являются коэффициенты, наиболее показательные и чаще всего используемые для определения достаточности капитала, ликвидности, рентабельности и качества активов и пассивов банка.

 

Таблица 1 – Исходные данные для определения финансовой устойчивости коммерческого банка

Группа показателей	Показатель	Значение
P (profitability) – прибыльность	P (прибыльность)	-0,14
	L (обязательства)	0,95
	C (собственные средства)	0,05
	A (активы)	1
	Lq (ликвидность)	1,323
L (liabilities) – качество пассивов	Cb (коэффициент клиентской базы)	0,822
	Sb (коэффициент стабильности ресурсной базы)	0,825
	Pk (резервы на возможные потери	0,03
	H4 (норматив долгосрочной ликвидности)	1,0724
C (capital) – достаточность капитала	Ar – средневзвешенные активы по степени риска	0,71
	Mr – величина рыночного риска	0,041
	Qk – коэффициент качества ссудной задолженности	0,95
A (assets) – качество активов,	Ek – коэффициент эффективности использования активов	0,73
	Cp – коэффициент агрессивности кредитной политики	0,582
	At – средневзвешенные активы по срокам востребования (погашения)	0,53
Lq (liquidity) – ликвидность	H2 (норматив мгновенной ликвидности	0,4803
	H3 (норматив текущей ликвидности)	0,7225

 

Числовые показатели из табл. 1 являются входными параметрами для построения вариационной сети, в качестве узлов которой они и будут выступать. Проделав последовательно все действия в соответствии с моделью вариационных сетей, мы получим следующую таблицу (табл. 2) с итоговыми значениями, полученными в результате математических расчетов:

 

 

 

 

Таблица 2 – Выходные данные для построения желаемой вариационной сети

Группа показателей	Показатель	Значение
P (profitability) – прибыльность	P (прибыльность)	4,894276096
	L (обязательства)	1,722779704
	C (собственные средства)	0,008101043
	A (активы)	8,512383207
	Lq (ликвидность)	7,790257602

 

Для того, чтобы регулировать уровень финансовой устойчивости рассматриваемого коммерческого банка, а также понять, какие решения и действия необходимо предпринять, достаточно изменить один из ключевых входных параметров и сравнить полученные результаты. В нашем случае это будет параметр прибыльности. Как мы видим, фактически у банка наблюдается отрицательная прибыльность (убыток), поэтому ему необходимо перейти на новый уровень с показателем прибыльности, например, в 20%.

Конечные результаты проведенных вычислений при изменении убытка на желаемую прибыль представлены в табл. 3.

 

Таблица 3 – Выходные результаты после регулирования данных вариационной сети

Группа показателей	Показатель	Значение
		до регулирования	после регулирования
P (profitability) – прибыльность	P (прибыльность)	4,894276096	4,749087177
	L (обязательства)	1,722779704	1,720912853
	C (собственные средства)	0,008101043	0,008100605
	A (активы)	8,512383207	8,350948404
	Lq (ликвидность)	7,790257602	7,546106867

 

Только в ближайшем сравнении можно увидеть улучшение показателей, ставшее возможным вследствие принятия банком регулирующих действий в отношении финансового результата (убыток – прибыль).

Следующим шагом будет сравнение выходных данных при фактическом и возможном (желаемом) уровнях финансовой устойчивости банка. Для этого составим сравнительную таблицу (табл.4).

 

Таблица 4 – Данных при фактическом и желаемом уровнях финансовой устойчивости банка

Показатель	Фактическое	Желаемое	Множитель (гр. 3 : гр. 2)	Отклонения, 100*(1 – гр. 4)
1	2	3	4	5
P	4,894276096	4,749087177	0,970334955	2,966504
L	1,722779704	1,720912853	0,969283	0,108363
C	0,008101043	0,008100605	0,970282	0,005409
A	8,512383207	8,350948404	0,951933	1,89647
Lq	7,790257602	7,546106867	0,939924	3,134052

 

В первом и втором столбцах расположены суммарные коэффициенты по каждой из пяти групп показателей уровня финансовой устойчивости, необходимые для дальнейших расчетов. Величина «Множитель» показывает соотношение желаемого (возможного) и фактического результатов. Данная величина необходима для внесения корректировок при расчетах, позволяющих прогнозировать уровень финансовой устойчивости банка. Например, в нашем случае фактическая прибыльность коммерческого банка составила -0,014, что говорит об убытке, но не значительном. Так как банк хочет увеличить свой уровень прибыльности до 0,2, то проводя все необходимые расчеты, мы получаем сводную таблицу 4.

Для того, чтобы получить желаемый уровень прибыльности банка, необходимо сделать ряд корректировок, используя полученные множители:

Все весовые коэффициенты при соответствующих слагаемых известны. Следовательно, необходимо внести корректировки в соответствующие показатели:

Здесь стоит перед руководящим звеном банка проблема выбора:

. увеличить  общий объем обязательств за  счет привлечения новых вкладов;

. роста иных  заимствований без изменения  объема вкладов;

. усиленного  роста иных заимствований и  сокращения привлечения вкладов.

Аналогичные регулирующие действия проводятся для каждого показателя из каждой группы. Тем самым достигается максимальный эффект обеспечения финансовой устойчивости коммерческого банка.

Следующей группой показателей в сводной таблице сравнения являются «Отклонения». Данная величина показывает, насколько изменится уровень локальной устойчивости с точки зрения соответствующего параметра при изменении входных данных. С помощью показателя «Отклонения» можно увидеть слабые стороны в финансовой устойчивости банка – те показатели, которым свойственно колебание, обладают меньшей устойчивостью. В нашем случае колебаниям подвержены качество активов (около 2%) и уровень ликвидности (3%).

Однако, данные величины незначительны и носят скорее рекомендательный характер, что свидетельствует о достаточном уровне финансовой устойчивости банка, т.е. даже при убытке, но своевременном воздействии (с помощью корректировок и множителей), банк, практически не изменяя своих основных показателей, в следующем периоде получит прибыль, чем укрепит локальную устойчивость с точки зрения прибыльности. А это, в свою очередь, повлечет повышение общего уровня финансовой устойчивости банка.

Для большей эффективности и результативности используемой методики необходимо постоянное наблюдение за полученными результатами в прошлом, их анализ и адаптация к новым (настоящим) условиям. Предложенная методика применяется в тех случаях, когда на начальном этапе нет достаточных сведений о проблемной ситуации, позволяющих выбрать метод ее формализованного представления, сформировать математическую модель или применить один из новых подходов к моделированию, сочетающих качественные и количественные приемы. В таких условиях может помочь представление объектов в виде систем, организация процесса принятия решения с использованием разных методов моделирования. Это позволяет своевременно реагировать в условиях высокой изменчивости внешней среды и неполной информации. К примеру, на введение нормативных актов Банка России для всех отечественных кредитных организаций (в идеале – для банковской системы в целом) по проведению эффективных, научно обоснованных прогнозных расчетов и моделирования возможных путей развития и последствий принимаемых финансовых решений.

Учитывая, что в основе методики лежит самообразующаяся система показателей, и она принимает на вход внешние данные (макроэкономические), ее можно использовать для стресс-тестирования, как отдельного банка его аналитическими службами, так и всей банковской системы – на уровне банковского надзора Банка России [1,4]. На выходе мы будем получать набор значений показателей, характеризующих банк (банковскую систему) при возможном неблагоприятном развитии внешней экономической среды.

Данный подход к оценке и регулированию уровня финансовой устойчивости банка носит универсальный характер и может применяться как для отдельных банков, так и для всей национальной банковской системы, как в периоды экономического подъема, так и в периоды финансовых кризисов поскольку в методике предусмотрены общие показатели деятельности банков, консолидировано характеризующие состояние и уровень развития всего банковского сектора в целом по стране.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Анализ и оценка финансового состояния банка

 
2.1. Экономико-организационная  характеристика ОАО "Сбербанк  России"

 

Сбербанк России одни из крупнейших банков России и СНГ с активами, составляющими примерно четверть от активов всей банковской системы страны и 30 процентов в банковском капитале.

По данным журнала The Banker (1 июля 2012 г.), Сбербанк занимал 38 место по размеру основного капитала (капитала 1-го уровня) среди крупнейших банков мира.

Со времен своего основания в 1841 году и по сегодняшний день Сбербанк превратился в современный универсальный банк, работающий на удовлетворение различных групп потребителей в оказании финансовых и прочих банковских услуг широкого спектра. Для страны также Сбербанк является крупнейшим кредитором, а на рынке всех займов и вкладов имеет крупнейшую долю: 48 процентов на рынке частных вкладов, 30 процентов доля его кредитного портфеля.

Сбербанк имеет огромную филиальную сеть в количестве 18-ти территориальных банков и порядка 19 100 подразделений по всей России. Также у банка работают дочерние банки на территории Республики Казахстан и на Украине, и планируется открытие банка в Республике Беларусь. Такую политику банк проводит с целью занять более 5  процентов доли на рынке банковских услуг этих стран.

Также в рамках новой стратегии развития Сбербанк России планирует расширить свои горизонты в международном масштабе, выйдя на рынки Индии и Китая,  увеличив долю чистой прибыли тем самым до 6 процентов к 2015 году.

В марте 2012 г. Банк разместил дополнительный выпуск обыкновенных акций, в результате чего, уставный капитал увеличился на 12  процентов, и было привлечено 230,2 млрд рублей. Средний дневной объем торгов акциями Сбербанка составляет 40 процентов объема торгов на ММВБ.

Учредителем и основным акционером Сбербанка явился Центральный банк РФ с портфелем голосующих акций в размере 60,25 процентов и 57,58 процентов в уставном капитале.

Остальными акционерами Сбербанка России являются более 273 тысяч юридических и физических лиц. Высокая доля иностранных инвесторов в структуре капитала Сбербанка России (более 24  процентов) свидетельствует о его инвестиционной привлекательности.

Ведущие агентства из года в год подтверждают высокий рейтинг Сбербанка России:

- агентство  Fitch Ratings присвоило ему долгосрочный рейтинг дефолта в иностранной валюте «ВВВ»;

- агентство  Moody’s Investors Service присвоило рейтинг депозитов в иностранной валюте «Baa1и  наивысший рейтинг по национальной шкале.

В октябре 2008 г. Сбербанком была принята новая стратегия развития на период до 2014 г., в рамках которой Банк нацелен на дальнейшее развитие своих конкурентных преимуществ и создание новых областей роста. Совершенствование системы управления рисками, оптимизация расходов и реализация инициатив, направленных на повышение эффективности деятельности, позволят Сбербанку России доказать свою устойчивость в текущих условиях нестабильности на глобальных финансовых рынках, сохранить лидерство в российской финансовой системе и стать одной из лучших мировых кредитных организаций1.