Тренинг по СФ, 15–16 июня

Методика расчета структурного индекса финансового стресса (ACRA SFSI)

1 Определения и область применения

Методика базируется на концепциях системного риска и финансовой стабильности. Она подразумевает, что финансовая система, связывая разные отрасли экономики, может способствовать распространению неплатежей (независимо от причин их возникновения) по контрактам агентов на одних рынках на агентов на других рынках. Масштабные эпизоды такого рода (финансовые кризисы) могут приводить к нарушению функционирования реального сектора экономики (изначально из-за возникновения локальных кризисов ликвидности), что определяет важность внимания к ним.

АКРА использует два подхода для оценки близости финансовой системы к состоянию кризиса: 

  • Индекс финансового стресса ACRA FSI, который измеряет финансовую нестабильность косвенно на основе внешних проявлений финансового кризиса: волатильности на основных финансовых рынках, спредов процентных ставок и др. (см. «Методику расчета индекса финансового стресса для Российской Федерации»).
  • Структурный индекс финансового стресса ACRA SFSI, который измеряет потенциальную финансовую нестабильность напрямую, агрегируя информацию о финансовом состоянии экономических агентов и оценивая их уязвимость к конкретным видам рисков (настоящая методика посвящена реализации этого подхода).

В некоторых странах второй подход может быть единственно возможным, если на рынках финансовых инструментов даже в нормальные периоды экономической нестабильности невысок уровень ликвидности или по каким-либо причинам участники рынков не учитывают (либо считают второстепенной) информацию о финансовом состоянии контрагентов и эмитентов. Поскольку в таком случае мы не можем на базе рыночных данных косвенно получить интересующую нас информацию об уязвимости компаний и населения, вместо анализа внешних проявлений стресса нам приходится напрямую анализировать структуру их финансовых балансов. Учитывая практическую сложность анализа на уровне отдельных агентов и фактическую невозможность покрыть большую часть экономики, для расчета ACRA SFSI мы смотрим на срочность и валютную структуру активов и обязательств на уровне секторов (финансовых компаний, нефинансовых компаний, населения и государства). По сравнению с косвенным подходом расчет требует большего количества структурной и менее оперативной статистики.

Рассчитываемые нами показатели структурного дисбаланса говорят о том, насколько сильной и быстрой может быть реакция агрегированного финансового состояния сектора на реализацию конкретных рисков. Потенциальный ущерб от реализации риска рефинансирования фиксируется показателем дисбаланса ликвидности, от валютного риска — показателем валютного дисбаланса. Расчет показателей дисбаланса проводится на основе информации из карты долгового рынка1.


Подробнее о карте долгового рынка в исследовании АКРА «В 2018 году государство станет чистым заемщиком в России, а в Казахстане останется кредитором» от 20.07.2017.

Наличие дисбалансов может приводить к реализации системного риска при возникновении триггерных событий, приводящих к изменению ожиданий относительно величины чистых денежных потоков большого числа экономических агентов. При наличии крупных структурных дисбалансов даже слабые триггеры могут сгенерировать системный кризис. Напротив, малые структурные дисбалансы позволяют несущественно пересматривать ожидания относительно будущего денежного потока даже в случае мощных триггерных событий. При расчете ACRA SFSI триггерными событиями мы считаем нестабильность на валютном рынке и рынке межбанковского кредитования2. Первое может скорректировать ожидания относительно стоимости валютных денежных потоков, второе — относительно доступности краткосрочного финансирования.

Индекс ACRA SFSI объединяет в себе информацию о величине структурных дисбалансов и величине триггерных событий.

Рисунок 1. Разница в подходах к построению индекса финансового стресса (ACRA FSI) и структурного индекса финансового стресса (ACRA SFSI)

Источник АКРА

2 Экономические причины снижения доступности краткосрочного финансирования могут быть различными (паника вкладчиков, снижение доходов, переоценка обязательств и т.д.), но, на наш взгляд, системную угрозу несут именно явления, которые способны создать нестабильность в том числе и на межбанковском рынке.

2 Показатель дисбаланса ликвидности сектора

Данный показатель призван оценить сумму дополнительных денежных средств, необходимых экономическим агентам сектора в ближайшем году, чтобы полностью погасить краткосрочный долг и заплатить проценты по долговым обязательствам, использовав при этом: (1) максимально возможные поступления по краткосрочным финансовым активам, (2) процентные доходы по всем финансовым активам, (3) денежные средства, доступные на начало периода, а также (4) ациклическую часть свободного денежного потока от нефинансовых операций.

Полученная цифра показывает суммарный недостаток ликвидных средств в секторе при реализации следующего стресс-сценария:

A.        Свободный денежный поток от нефинансовых операций достигает минимального «гарантированного» уровня;

B.         Краткосрочные долговые обязательства предъявляются к погашению без возможности рефинансирования;

C.        Долгосрочные обязательства обслуживаются без изменения условий3;

D.        Краткосрочные финансовые активы ликвидны или гасятся по графику (контрагенты исполняют свои краткосрочные обязательства)4;

E.         Государство не предпринимает усилий по поддержке ликвидности.

В зависимости от сектора оценка при реализации стресс-сценария имеет особенности:

Таблица 1. Сравнение особенностей стресс-сценария по секторам

Источник АКРА

3 В том числе долгосрочные депозиты досрочно не предъявляются к погашению.
4 Данное предположение ограничивает учет «эффекта заражения».
5 0% < X < 100%, выбирается на основе усреднения опыта кризисов, происходивших ранее. Показатель операционной прибыли включает в себя и неденежные потоки, но является наилучшим из доступных приближений к показателю свободного денежного потока для сектора.

За счет того, что агрегирование произошло на уровне исходной статистической информации сектора о денежных потоках и запасах, неявно предполагается, что внутри сектора положительный свободный денежный поток одного агента может «закрывать» краткосрочные обязательства другого. Это вынужденное предположение, которое улучшает оценку, если в секторе значительное число агентов являются частями одной финансовой группы, но ухудшает ее, если большая часть отношений внутри группы происходит между секторами.

Денежная оценка потенциального дефицита ликвидности в секторе нормируется, чтобы обеспечить сопоставимость значений показателя во времени — мы делим ее на сумму долговых активов всех секторов6.

Трансформация срочности (краткосрочных обязательств в долгосрочные кредиты) иногда считается экономической функцией банков, но слишком большой разрыв по срочности между пассивами и активами нежелателен даже для банков. Мировой опыт показывает, что на микроуровне уровень дисбаланса ликвидности до кризисов положительно коррелирует с величиной и резкостью падения цен акций банков, приростом долга и величиной поддержки со стороны государства во время кризисови глубиной последующего экономического кризиса.


6 Показатель построен в духе Liquidity mismatch index (LMI) из работы “Measuring Liqiudity Mismatch in the Banking Sector” Bai, Krishnamurthy, Weymuller, 2016. Подход применен не на уровне компании, а на уровне сектора в целом, и обобщен для анализа не только банковского, но и других секторов, за счет добавления ациклической части свободного денежного потока от нефинансовых операций.
Наш подход можно считать грубым аналогом подходов к анализу ликвидности в рейтинговом анализе, но на уровне макросекторов, а не отдельных компаний. См. ПДДЛ из «Методологии присвоения кредитных рейтингов банкам и банковским группам по национальной шкале для Российской Федерации» и коэффициент краткосрочной ликвидности из «Методологии присвоения кредитных рейтингов нефинансовым компаниям по национальной шкале для Российской Федерации».

См., например, статью из сноски 6.

3 Показатель валютного дисбаланса сектора

Данный показатель призван оценить, какова суммарная потребность сектора в иностранной валюте, не обеспеченная потоком от долговых валютных активов, ожидаемыми валютными операционными доходами или запасами наличной валюты. В отличие от дисбаланса ликвидности здесь также имеют значение долгосрочные активы и обязательства. Такая потребность, даже растянутая во времени согласно графику необходимых расходов, может вызвать дополнительный спрос на внутреннем валютном рынке и привести к резкому изменению и перелету8 курса в момент осознания этой потребности.

Показатель рассчитывается как сумма чистой валютной позиции сектора по долговым инструментам, валютной ликвидности на начало периода, сальдо ожидаемых процентных доходов/расходов по валютным долговым инструментам и части ожидаемой выручки от экспорта за ближайшие Y лет9.

Денежная оценка потенциальной потребности сектора в иностранной валюте нормируется для сопоставимости значений показателя во времени. Как в дисбалансе ликвидности, мы делим ее на сумму долговых активов всех секторов.

Наличие крупных валютных дисбалансов в случае изменений внешнеэкономической конъюнктуры приводит к неодинаковой переоценке входящих денежных потоков и средств, необходимых для обслуживания валютных обязательств.

Таблица 2. Общая схема расчета показателей дисбаланса сектора

Источник АКРА

8 Перелет валютного курса – избыточное изменение, превышающее необходимое для установления долгосрочного равновесия.
9 Показатель рассчитан с учетом опыта BIS по построению Currency mismatch index (CMI) для развивающихся стран. См., например, «Looking at aggregate currency mismatches and beyond» E. Kuruc, B. Tissot, P. Turner, 2016.
10 Параметр Y выбирается равным среднему сроку валютных заимствований (определяется экспертно или на основе статистики).

4 Оценка величины триггерных событий

На наш взгляд, растущие спреды на денежном рынке говорят о снижении доступности ликвидных средств, которое повышает вероятность реализации риска рефинансирования. В расчете индекса используется спред между средней ставкой по краткосрочным кредитно-депозитным межбанковским операциям11 и ставкой по основному инструменту предоставления ликвидности Центральным банком.

где [¯] обозначает операцию взятия взвешенного среднего по месяцам за последние 2 квартала, веса линейно убывают от 1 до 0 с удалением назад от текущего периода. Оператор U нормирует динамику показателя, чтобы он колебался в диапазоне [0;1] на истории, доступной на момент первого расчета.

Рост волатильности валютного курса может свидетельствовать о росте вероятности его перманентного сдвига и в итоге приводить к реализации валютного риска.

где τ период для расчета приростов валютного курса, в нашем случае 1 день, σ — стандартное отклонение, рассчитанное по ежедневным значениям ряда за последний месяц, ¯ — операция взятия взвешенного среднего по дням за последний квартал, веса линейно убывают от 1 до 0 с удалением назад от текущего периода.


11 Спотовой либо форвардной в зависимости от особенностей рынка.

5    Расчет общеэкономического индекса

Для расчета индекса мы агрегируем показатели дисбаланса секторов в общеэкономические показатели:

Метод агрегирования подразумевает, что избыточный запас ликвидности в каком-либо секторе не смягчает дефицита ликвидности в другом. Это разумно, так как при возникновении триггерных событий и пересмотре ожиданий, как правило, растет неопределенность относительно кредитного качества контрагентов — финансовые рынки могут не обеспечивать переток ликвидности.

Итоговый индекс структурного финансового стресса комбинирует показатель дисбаланса ликвидности с триггером риска рефинансирования и показатель валютного дисбаланса с триггером валютного риска:

где α — относительная важность дисбаланса ликвидности по сравнению с валютным дисбалансом12,    — триггеры риска рефинансирования и валютного риска.

Значения Индекса нормируются в момент первого расчета от 0 до 10, где 10 соответствует максимальному стрессу. По построению Индекс не ограничен в значениях сверху. Рост выше 10 пунктов будет указывать на финансовый стресс более существенный, чем тот, который наблюдался  в доступной истории.


12 Показатели дисбаланса берутся с лагом k, так как официальная статистика по сводным балансам публикуется с опозданием.

Приложение. Расчет структурного индекса финансового стресса на примере Казахстана

Структурный индекс финансового стресса (см. Рисунок 2) рассчитан нами для Казахстана за период с середины 2008-го по ноябрь 2017-го. Необходимость применения структурного подхода объясняется тем, что внутренние рынки финансовых инструментов относительно «узки». Расчет возможен благодаря наличию в открытых источниках (см. Таблицу 3) подробной статистики по финансовым балансам как финансового, так и нефинансового сектора, и населения, а также достаточно глубокой истории балансовых показателей. На основе этой информации мы оцениваем структуру долговых отношений в экономике Казахстана13 и структурные дисбалансы.

Рисунок 2. Структурный индекс финансового стресса для Казахстана (ACRA SFSI KZ)

Источник: расчеты АКРА

За последние десять лет мы выделяем три эпизода повышенного финансового стресса в Казахстане: конец 2008 — начало 2009 года, начало 2015 года, конец 2015 — начало 2016 года. Последние два эпизода по сути можно было бы объединить в один, так как оба они изначально вызваны резким падением мировых нефтяных цен в 2014 году. Тем не менее мы считаем их достаточно интересными и рассматриваем отдельно. Анализ на основе Индекса позволяет заметить в 2014–2016 годах три события, генерирующих стресс, и более детально понять механизмы развития кризиса (см. Рисунок 3).


13 Подробнее о построении карты долгового рынка в исследовании АКРА от 20.07.2017: «В 2018 году государство станет чистым заемщиком в России, а в Казахстане останется кредитором».

Рисунок 3. Триггерные явления в экономике Казахстана

Источник: расчеты АКРА

Кризис 2009 года

Как и во многих других странах — экспортерах природных ресурсов, кризис 2009 года характеризовался для Казахстана резким падением экспортной выручки и реализацией валютного риска. Шок был усилен наличием у населения значимого валютного дисбаланса (см. Рисунок 7). Он возник по той причине, что на протяжении 2005–2008 годов рост валютного кредитования (в 4,6 раза) существенно превышал увеличение запасов валютной ликвидности у населения и валютных депозитов (в 3,3 раза). Банки наращивали кредитование в валюте, отдавая себе отчет в том, что валютные доходы населения не покрывают их будущие платежи по кредитам. Валютный риск был недооценен, а регулирование не вынуждало банки учитывать этот риск в полной мере — чистая валютная позиция с учетом ожидаемых процентных доходов/расходов и у банков была отрицательной.

Недооценке валютного риска, вероятно, способствовала курсовая политика и связанные с ней ожидания. Де-факто с середины 2000-х до начала 2016 года курс тенге к доллару играл роль краткосрочного операционного ориентира курсовой политики, а курс к рублю — долгосрочного (см. Рисунок 4). Это связано с тесными экономическими связями между Россией и Казахстаном: чуть менее 50% импортируемых товаров производятся в России, а интеграция в рамках ЕАЭС усиливает взаимозависимость рынков труда и капитала. Кроме того, схожесть структур экономик и экспорта стран объясняет наличие многих общих факторов по фундаментальным курсам национальных валют к мировым. Сохранение привязки тенге к доллару в момент ослабления рубля привело к существенному укреплению тенге к российской валюте, росту импорта и оттоку капитала в ожидании будущего ослабления тенге. В таких условиях сохранить фиксацию обменного курса к доллару можно только очень большой ценой (гораздо большей, чем если бы основным торговым партнером Казахстана была страна, не экспортирующая нефть или газ). Тем не менее краткосрочный долларовый ориентир, видимо, воспринимался как относительно устойчивый.

В 2010 году наличие дисбаланса при возникновении триггерного события усилило всплеск просрочек по банковским кредитам: на начало 2011 года у БТА Банка 48% кредитования было выведено за баланс, а уровень просрочки платежей свыше 90 дней (NPL90+) составил 36,5%. Другим системно важным банком с аналогичными сложностями был Альянс Банк — 65,5% NPL90+. Государство вынужденно входило в капитал крупных банков. По кредитам, выданным физическим лицам, просрочка в среднем по системе выросла с 3% до 12%.

Поддержка валютной ликвидности со стороны Национального банка Республики Казахстан (НБРК) осуществлялась в основном в форме валютных интервенций. При отсутствии должной стерилизации они отчасти усилили сжатие ликвидности в национальной валюте и способствовали одновременной реализации риска рефинансирования.

Рисунок 4. Номинальный курс тенге

Источник: расчеты АКРА

К концу 2009 года валютный дисбаланс населения (подробнее см. раздел «Показатель валютного дисбаланса сектора») сократился до нуля. Это произошло вследствие как валютных интервенций, так и снижения доступности для банков внешних валютных кредитов и изменения в стране подходов к регулированию.

2010–2013 годы

На протяжении этого периода структурный индекс финансового стресса (ACRA SFSI KZ) колебался около нуля. Триггерных событий в это время не происходило (см. Рисунок 3): рыночные межбанковские ставки находились ниже (структурный профицит ликвидности) либо вблизи ставок НБРК, а курс тенге был фиксирован к доллару. Проводя политику управляемого валютного курса, регулятор удерживал курс тенге к доллару вблизи отметки 150, курс к рублю колебался в диапазоне 4,4–5,2 (что было возможно при благоприятной внешней конъюнктуре).

После восстановления экономики Казахстана после кризиса 2009 года в течение четырех лет подряд дисбалансы ликвидности были малы, а валютные — отсутствовали. Ожидаемая экспортная выручка перекрывала все валютные обязательства секторов с большим запасом.

При этом внешние валютные пассивы банков постепенно заменялись на внутренние при относительно стабильной долларизации депозитов (30–40%). Значимый дисбаланс ликвидности наблюдался лишь у банков, но уровень этого дисбаланса соответствовал роли банковского сектора в экономике. Основанием для беспокойства могло быть увеличение зависимости нефинансового сектора от краткосрочного финансирования — уже к 2013 году появился незначительный положительный дисбаланс, который в дальнейшем лишь усиливался. Это было вызвано во многом опережающим ростом кредитования торговли по сравнению с другими отраслями экономики.

Рисунок 5. Дисбалансы ликвидности по секторам (положительные значения соответствуют дефициту ликвидности)

Источник: расчеты АКРА

Рисунок 6. Валютные дисбалансы по секторам (положительные значения соответствуют потенциально необеспеченной части валютных обязательств)

Источник: расчеты АКРА

Рисунок 7. Валютные дисбалансы по секторам (увеличенная положительная часть Рисунка 6)

Источник: расчеты АКРА

2014–2016 годы

К моменту падения цен на нефть в 2014 году финансовая система Казахстана подошла в относительно устойчивом состоянии. Первая девальвация тенге на 19% к доллару (в феврале 2014 года) существенно не ухудшила ожидаемое финансовое состояние банков и компаний нефинансового сектора, хотя и была потенциально важным триггерным событием (см. Рисунок 3). В отсутствие острой фазы кризиса девальвационные ожидания привели к началу роста долларизации депозитов населения и нефинансовых компаний (даже с учетом эффекта валютной переоценки); данные изменения носили поступательный характер.

В течение практически всего 2014 года резкого роста асимметрии информации и неопределенности, угрожающего системной стабильности, не наблюдалось. Однако в декабре 2014-го на российском межбанковском рынке фактически остановилось кредитование, возник существенный дефицит ликвидности в банковской системе, а изменение курсовых ожиданий привело к паническому спросу на валюту. Центральный банк РФ в ответ на эти тенденции принял решение о резком повышении ключевой ставки и отказе от сглаживания колебаний валютного курса. Сохранение привязки тенге к операционному ориентиру не сдержало роста девальвационных ожиданий в Казахстане. В результате укрепления тенге к рублю началась ускоренная долларизация депозитов и рост склонности к импорту у населения и юридических лиц. На фоне интервенций со стороны регулятора и роста предпочтения ликвидности (в том числе в виде наличности в тенге) ее определенный дефицит сложился и в финансовой системе Казахстана — это было вторым триггерным событием после начала падения нефтяных цен. Влияние данного триггерного события на уровень финансового стресса было ощутимо: банки и нефинансовые компании, зависимые от краткосрочного финансирования, оказались на грани реализации риска рефинансирования и возникновения неплатежей.

К началу 2015 года степень неопределенности существенно возросла: финансовая система характеризовалась высокой волатильностью объемов операций, ставок и доходностей по разным инструментам. Этот эпизод индекс ACRA SFSI KZ отмечает как менее острый, но более продолжительный по сравнению с эпизодом начала 2009 года.

В результате реакции населения и банков на неопределенность заметно вырос валютный дисбаланс в финансовом секторе. В результате в конце 2015 года, когда НБРК отказался от фиксированного валютного курса, изменения, произошедшие в ожидаемом состоянии компаний, оказались существенно сильнее, чем в начале 2014 года. Этот эпизод индекс фиксирует, как сопоставимый по остроте и более продолжительный, чем кризис 2009 года.

Ситуация в финансовой системе стала вызовом для регулятора. Основным инструментом монетарной политики НБРК — как и у Банка России — была базовая ставка (в противовес валютным интервенциям). В результате резкого роста краткосрочных ставок уровень долларизации депозитов снизился, а активы в тенге стали более привлекательными, что сгладило проблему ликвидности по сравнению с эпизодом конца 2014 года. Эмиссионное финансирование бюджетного дефицита поддерживает ликвидность финансового сектора и в декабре 2017 года.

Текущее состояние

По состоянию на декабрь 2017-го основной структурной проблемой финансовой системы Казахстана, по мнению АКРА, является медленно сокращающийся валютный дисбаланс в банковском секторе (см. Рисунок 7). В условиях свободно плавающего курса тенге этот фактор может стать источником системного риска.

Дисбаланс ликвидности в 2013–2016 годах, судя по всему, реализовался в росте просрочек по кредитам торговли и строительства, наблюдаемый в 2017 году. Его причиной могло стать начавшееся в 2015-м сокращение реальных доходов населения. Секторальный масштаб проблемы делает ее менее значимой, чем валютный дисбаланс.

Отсутствие новых триггерных явлений на декабрь 2017 года позволяет финансовой системе Казахстана находиться в относительно устойчивом состоянии — уровень индекса ACRA SFSI KZ составляет 15% от максимальных наблюдавшихся значений. Однако следует отметить, что ситуация может быстро измениться из-за сохраняющихся относительно высоких дисбалансов ликвидности и иностранной валюты.

Таблица 3. Основные источники информации для расчета ACRA SFSI KZ

Источник: расчеты АКРА

14 Некоммерческие организации, обслуживающие домашние хозяйства.

Таблица 3. Основные источники информации для расчета ACRA SFSI KZ (продолжение)

Источник: расчеты АКРА

Вход

Забыли пароль

Регистрация

Восстановление пароля

Восстановление пароля

Termsofuse

Полное использование материалов сайта разрешается только с письменного согласия правообладателя, АКРА (АО). Частичное использование материалов сайта (не более 30% текста статьи) разрешается только при условии указания гиперссылки на непосредственный адрес материала на сайте www.acra-ratings.ru . Гиперссылка должна быть размещена в подзаголовке или в первом абзаце материала. Размер шрифта гиперссылки не должен быть меньше шрифта текста используемого материала.