Резюмируя итоги работы, отметим, что построение сценариев в рамках моделирования деятельности кредитных организаций приобретает все больший интерес в условиях циклической экономики России, когда экономика переживает разные времена: развитие, затухание, кризис и оживление.
Современные банки до настоящего времени вынуждены приспосабливаться к современным реалиям, при этом не предпринимая определенных попыток в области предсказывания исходов событий, посредством разработки сценариев. Лишь Банк России в прогнозе по развитию экономики и с целью обуздания инфляции строит сценарии по сырьевому сектору и валютному курсу, чтобы определить уровень инфляции в России и возможное развитие валового внутреннего продукта.
В ходе теоретического обзора сценарного моделирования банковской деятельности было определено, что моделирование деятельности банка выступает не только как комплексный инструмент оценки достигнутых результатов деятельности, но и как инструмент финансового прогнозирования, метод изучения и оценки выбранных направлений. Моделирование используется при составлении и оценке основных разделов бизнес-плана банка, прогнозного баланса, отчета о прибылях и убытках, прогнозировании движения денежных средств и других показателей банковской деятельности и банковских продуктов. Было дано собственное толкование сценарного моделирование, под которым понимаем процесс построения моделей в рамках операций, сделок и других действий банков, учитывающих различные сценарии поведения в перспективе, которые связаны с банковскими рисками и направлены на развитие эффективности банковской деятельности.
Также в работе была выделена архитектура сценарного моделирования деятельности кредитной организации. Успешное проведение моделирования зависит от качества выбранной методики или отдельных аналитических показателей, и от системы используемой информации, организационных 70
процедур его проведения, а также уровня современных компьютерных систем, предоставляющих принципиально новые возможности для получения информации.
Таким образом, инструментарий банковского моделирования включает в себя такие элементы, как субъекты и объекты моделирования; источники информации; принципы моделирования; этапы и процессы моделирования; типологии сценарного моделирования. В рамках определенного типа модели выделяется классификация моделей, в зависимости от их предназначения и дальнейшего использования.
В практической части работы на основе проведенного анализа банковского сектора России была поставлена цель - рассмотреть сценарии развития размера среднестатистического банка в России по активам и капиталу к 2020 г., именно этот год был публично озвучен в качестве подведения итогов по развитию банковского сектора в области консолидации и повышения устойчивости кредитных организаций.
Проведенный анализ деятельности банков в России показал, что количество кредитных организаций к началу 2016 г. в численности уменьшилось, однако это никак не помешало развиваться банкам, о чем свидетельствует рост собственного капитала банковского сектора, политика по привлечению ресурсов также была прогрессирующей. Заемный капитал банков во многом состоит из депозитных источников, для поддержания ликвидности банки проявили повышенную активность, чем ранее и на рынке межбанковского кредитования. В итоге рост ресурсной базы сказался и на росте активов банка, однако активы в меньшей степени стали формироваться из кредитного портфеля, но при этом банковский сектор поддерживал уровень работающих активов на уровне 75% от совокупных активов. Снижение объемов кредитования совместно с ростом вложений в ценные бумаги негативно отразилось на рисках - кредитный риск вырос практически в два раза. Что касается риска ликвидности, то было отмечено, что банки во многом стали придерживаться осторожной политики в части размещения средств и 71
предпочитали держать высоколиквидные и текущие активы в большей степени у себя на счетах, по сравнению с периодом ранее. Все это в совокупности не могло сказать на прибыльности банковских операций, финансовый результат банковского сектора стремительно сокращался, очень много банков (порядка 150-160 банков) закончили 2015 г. с убытком, следовательно, можно сделать вывод, что эффективность банковской деятельности в России постепенно снижается.
На основе репрезентативных данных (с начала 2007 г.) были построены два типа трендов дальнейших вариантов развития событий по количеству банков, активов и капитала банковского сектора. В итоге сформировалось три сценарии: оптимистический, реалистический и пессимистический. Скорее всего, среднестатистический банк к 2020 г. будет иметь активы порядка 210-216 млрд. руб. и капитала в размере от 19-23 млрд. руб. По итогам 2015 г. аналогичные цифры равнялись 113 млрд. руб. по активам и 12 млрд. руб. по капиталу. По соотношению капитала к активам видно, что проблема недокапитализации банков России останется ключевой проблемой и в 2020 г. Следовательно, банков кардинально меньше не станет, но они станут еще крупнее, и не факт что надежнее.
Кроме построения макросценариев, нами была поставлена цель рассмотреть варианты развития сценариев деятельности АКБ «Заречье» (ОАО), в качестве результирующего показателя нами была взята чистая прибыль Банка. Сценарии строились на основе пяти вариаций - построения двух трендов на основе репрезентативной выборки, использование функций «ТЕНДЕНЦИЯ» и «РОСТ», а также построения корреляционно-регрессионной статистики.
Итоги сценариев позволило выработать и сгруппировать три сценарии:
- оптимистический (на основе полиномиального тренда), в силу того что прогнозируется рост прибыли Банка к 2018 г. до 93 млн. руб.;
- реалистичный (на основе линейного тренда и функции «ТЕНДЕНЦИЯ»), прогнозируется сохранение прибыли на уровне 58-60 млн. руб. к 2018 г.;
- пессимистический (на основе корреляционно-регрессионной статистики и функции «РОСТ») прогнозируется снижение прибыли Банка к 2018 г. до ровня 52-55 млн. руб.
По итогам теоретического и практического использования сценарных моделей нами были определены проблемы сценарного моделирования в банковской деятельности с учетом текущих реалий и пришли к выводу, что в этом сегменте есть довольно большой круг проблем, к которым были отнесены:
- ориентированность Банка России при построении сценарий поведения инфляции и ВВП России на сырьевой сектор, что повышает зависимость банковского сектора от развития цены на нефть российской марки;
- слабое представление банков о наличии сценарного моделирования (в особенности в деятельности мелких и средних банков);
- слабая оснащенность профессиональных сотрудников в кредитных организациях ориентированных и умеющих выстраивать подобные модели на перспективу;
- низкая степень автоматизации бизнес-процессов в банковской деятельности, которые могли бы быть адаптированы под моделирование - иначе говоря, отсутствие программ;
- разрозненность экономических районов в России вынуждает выстраивать модели в зависимости от региональных особенностей;
- низкое доверие и как следствие востребованность сценарных моделей в банковской практике;
- неопределенность окупаемости разработанных моделей в банковских кругах.
Данные проблемы необходимо решать вертикально, во-первых, сам Банк России должен приспособиться в прогнозированию сценарий развития событий в экономике России не строго от цены российской марки нефти, но и от других факторов. Также показать важность построения подобных моделей в банковской деятельности, тем самым повысить заинтересованность кредитных организаций в использовании данных моделей. Это можно сделать путем 73
презентаций и указания преимуществ и достоинств сценарного моделирования на различных форумах и площадках. Необходимо также приблизить взаимосвязь банков и IT-разработчиков в области разработки российских аналогов модели путем программирования отдельных элементов. При этом модели должны учитывать состояние банка, внешней среды, в котором развивается банк, а в условиях широты и необъятности России, данные модели должны быть приспособлены к экономике отдельных регионов. Кроме этого разработчики моделей совместно с банками должны четко понимать предназначение модели, а не искать экономическую выгоду от моделей. Ведь экономическая выгода с позиции разработки модели заключается и в том, как не получить убытки, не все модели сценарного типа настроены на то, чтобы получить доход, и на эту опцию необходимо указывать разработчикам модели.
С целью совершенствования сценарного моделирования мы воспользовались комбинированием таких моделей, как на основе теории игр и недавно разработанным принципом профессора А. Г орбаня - принципа «Анны Карениной». Был проведен анализ эффективности действующей стратегии АКБ «Заречье» (ОАО) (игрок 1) в разрезе стратегии банковского сектора (игрок 2), на основе разных циклов экономики: 2013 г. - развитие; 2014 г. - затухание; 2015 г. - кризис. Необходимо было определить направления стратегии Банка в зависимости от поведения банковского сектора в 2016 г. - подъем / оживление рынка. Рычаги воздействия, то есть ходы были взяты процентные спрэды по депозитно-кредитным операциям игроков, а исход ходов оценивалось на основе рентабельности активов и капитала.
Итоги модели показали, что в период затухания экономики от стратегий игроков мало что зависело, и оба игрока допустили ошибку, ведь ключевой упор надо было делать на оптимизацию расходов, в итоге рентабельность активов и капитала у двух игроков упала, несмотря на то, что ходы были разными. В период кризиса, ходы были также разными, но ходы игрока 1 были эффективнее в сравнении с игроком 2, как итог рост рентабельности у Банка и снижение рентабельности у сектора. В период оживления экономики, в 2016 г. ходы двух игроков, как мы полагаем, также могут быть в разрезе трех сценариев: уменьшать спрэд, наращивать спрэд и не изменять спрэд.
Как нам кажется, на первых этапах восстановления экономики важно снижать процентные ставки и по кредитам и по вкладам, поскольку ресурсный потенциал у банковского сектора и у Банка достаточен, проблема развития банков в падении спроса на кредиты, следовательно, предлагаемые меры могут сказаться как с позиции роста спрэда, так и с позиции снижения спрэда. Следовательно, первыми шагами можно сделать снижение ставок при росте спрэда, пока клиенты не закредитованы, объемы кредитования в 2015 г., были существенно ниже, чем в сравнении с объемами 2014 г. Если этот эффект не повлияет на рост рентабельности, тогда можно будет попробовать сохранить спрэд на уровне 2015 г., а дальше можно посмотреть как будет изменяться рентабельность в условиях пониженного спрэда.
Мы не просто так показали цикличность кризисов в России, следовательно, важно понимать, что у банков в России не так много времени до очередного коллапса, который судя по циклам, придется на 2018-2019 гг. Пока же от кризиса 2014 г. прошел ровно год, но оживления в экономике не наблюдается, следовательно, у банков будет все меньше времени, чтобы потом наработать прибыль. Важно и другое, мы на основе теории игр показали, как можно выстраивать сценарные стратегии, в зависимости от поведения других игроков, или же навязывая свое поведение другим игрокам.
Таким образом, модель теории игр дополненная «принципом Анны Карениной» позволила выявить эффективность развития деятельности банковского сектора и АКБ «Заречье» (ОАО) на основании трех стратегий и ходов, следовательно, значимостью модели является его легкость в построении и применимость. Кроме того, на основе модели можно выстраивать эффективную стратегию и сценарии в сравнении с конкурентами.


Купить