Конкурентоспособная финансово-кредитная система создает систему для благоприятного функционирования современной экономики. Фундамент этой системы – финансовые институты, через которые осуществляется движение финансовых потоков. Один из таких институтов – банк.
Согласно Федеральному закону «О банках и банковской деятельности» кредитная организация – юридическое лицо, которое осуществляет разрешенные российским законодательством банковские операции на основании лицензии Центрального банка России с целью извлечения прибыли как основного показателя своей деятельности.
С экономической точки зрения банк можно рассматривать как предприятие, которое предлагает свои продукты – банковские услуги – с целью получения прибыли [2]. Банк можно рассматривать как финансового посредника, который, привлекая капиталы, сбережения населения, предоставляет для пользования временно другим клиентам, которые нуждаются в дополнительном капитале [5]. Профессора Н.Г. Антонов и М.А. Пессель называют банки коммерческими органами, предназначенными для обслуживания всех рыночных отношений [1]. Профессор Л.Г. Батракова характеризует коммерческие банки как многофункциональные учреждения, которые предоставляют своим клиентам полный комплекс финансового обслуживания и являются базовым звеном кредитной системы [3]. Банк можно рассматривать как участника торговли на бирже ценными бумагами.
Определим банк как финансово-кредитный институт со статусом юридического лица, имеющего разрешение на ведение деятельности, который оказывает услуги потребителям с целью извлечения прибыли, разрешенные отечественным законодательством.
Важный вопрос в теории банка кроме определения понятия – это вопрос о выполняемых им функциях. Базовые функции кредитной организации – это привлечение и накопление денежных средств, кредитование субъектов, проведение расчетов и платежей, операции с ценными бумагами, создание кредитных инструментов обращения. Ряд функций может осуществляться только Центральным банком РФ, например эмиссия денег, проведение денежно-кредитной политики и надзор за деятельностью банков.
В настоящий момент банковская система, пережив несколько кризисов, достигла определённого уровня стабилизации и умеренного развития, хотя ситуацию в банковской системе нельзя назвать определенной. С одной стороны, неплохая динамика развития – прирост депозитов населения, с другой стороны, банковский сектор не может существовать и развиваться отдельно от реального, в котором наблюдался отрицательный темп прироста в последнее время. Кредитование населения перестает быть главным двигателем банковского сектора. Банковский сектор вынужден искать новые источники для роста. Стоит отметить, что в последнее время ЦБ ужесточил банковский надзор, что привело к отзыву лицензий у кредитных организаций.
Одной из значимых стратегических задач социально-экономического процветания России является конкурентоспособная банковская система, которая служит, с одной стороны, финансовой основой, а с другой – признаком эффективности менеджмента во всех сферах экономики. По мере развития финансового рынка, адаптированного современным реалиям, возникает потребность пересмотра принципа работы кредитных организаций, основанных на оптимальном использовании конкурентного потенциала. Для того чтобы обеспечить конкурентоспособность коммерческих банков, желательно иметь отработанный, надежный инструмент управления, включающий координирование комплекса мер, которые бы не только смогли удержать, но и на долгое время сохранить конкурентное положение. Именно таким рычагом является оценка конкурентоспособности, позволяющая выделить факторы, поддерживающие положительную тенденцию.
Коммерческие банки осуществляют разнородные функции, взаимодействуют друг с другом и иными субъектами экономики, реализуя различные операции от кредитно-вкладных до расчётно-инвестиционных. Существует немало рисков, которые могут вывести банковскую деятельность из работоспособной колеи, вплоть до банкротства кредитных организаций и, как следствие, нанести существенный ущерб клиентам и собственникам банка. Во избежание подобных последствий российские банки в последнее время всё более ответственно стали подходить к оценке всех возможных рисков, от внутренних до рисков активных межбанковских операций. Другая сторона медали состоит в том, что сами клиенты банков, как юридические, так и физические лица, также стали более взвешенно и обстоятельно относиться к выбору банка, которому готовы доверить свои сбережения. Всё выше изложенное говорит об актуальности продвижения и модернизации методов анализа эффективности банков.
Регулирование деятельности коммерческого банка осуществляется с использованием нормативов. Нормативный документ Инструкция Банка России № 139-И «Об обязательных нормативах банков» действует с 1 января 2013 года. Цель этого документа – определить схему расчетов и надзор за исполнением обязательных нормативов банковской деятельности, обозначить механизм регулирования банковских рисков и алгоритм численного расчета обязательных нормативов коммерческих банков. Алгоритм включает в себя расчет следующих обязательных показателей деятельности коммерческого банка: норматив достаточности базового и основного капитала банка (Н1.1, Н1.2); норматив мгновенной ликвидности банка (Н2); норматив текущей ликвидности банка (Н3); норматив долгосрочной ликвидности банка (Н4); норматив максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков (Н6); норматив максимального размера крупных кредитных рисков (Н7); норматив максимального размера кредитов, банковских гарантий и поручительств, предоставленных банком своим участникам (Н9.1); норматив совокупной величины риска по инсайдерам банка (Н10.1); норматив использования собственных средств (капитала) банков для приобретения акций других юридических лиц (Н12). За невыполнение коммерческим банком указанных показателей Центральный банк России применяет разные виды наказаний, крайней мерой может являться отзыв лицензии на право ведения банковской деятельности.
Выполнение нормативов для банка является необходимым условием функционирования. Возникает вопрос, гарантирует ли выполнение этих условий эффективную работу банка?
По мнению автора, эффективность работы банка – важнейший показатель для банковских клиентов и собственников банка. Кроме того, немаловажным образом он влияет и на экономику страны в целом. Более того, чёткая и компетентная деятельность и, как следствие, эффективность банков прямо пропорциональна национальному благополучию. Именно это обстоятельство обеспечивает увеличение эффективности макроэкономической политики страны. Неэффективность деятельности банков приводит к повышению стоимости финансовых услуг для физических и юридических лиц, комиссии за осуществление банковских операций, и процентные ставки по кредитам оказываются завышенными. Следствием низкой эффективности банков в итоге может быть импорт финансовых услуг из-за рубежа и уход национальных финансовых игроков с рынка. Оценка эффективности банков является крайне трудоемкой задачей. Для её решения требуются аналитические навыки, умение разрабатывать методологию; ведь ни общепринятого понятия эффективности, ни стандартизованной разработки по показателям оценки эффективности нет.
В настоящее время в нашей стране в области банковского анализа установилась некая стабильность. На рынке представлено немало различных организаций, экспертов и изданий, которые так или иначе связаны с анализом банковской деятельности. Несмотря на это, определению эффективности и конкурентоспособности банков не уделяется должного внимания.
Если рассматривать массовые информационные продукты, посвящённые банкам, то все они рассматривают и дают оценку простейшим финансовым коэффициентам. Наиболее популярный способ – распределение банков по балансовым показателям, что, естественно, не охватывает всё многообразие факторов, влияющих на эффективность.
Учитывая вышеизложенное, становится понятно, что в сфере оценивания банковской эффективности и конкурентоспособности не хватает новых подходов, которые бы дали свои результаты. Один из таких новых подходов, его изучение и применение на практике предлагается в данной работе.
Рассмотрим метод Data Envelopment Analysis (DEA), или так называемый метод оболочки данных [6]. Механизм данного метода прост: по совокупности данных о кредитной деятельности строится граница эффективности, имеющая форму выпуклой оболочки в пространстве входных и выходных аргументов. Для извлечения численного значения эффективности отдельного оцениваемого банка за эталон берётся граница эффективности.
Необходимо отметить, что метод DEA позволяет получать оценку эффективности банков только по сопоставлению их друг с другом. Настолько кредитная организация эффективна, насколько она близка к границе эффективности в многомерном пространстве входных и выходных аргументов. Построение границы эффективности приводит к многократному решению задачи линейного программирования.
Авторами метода DEA являются У. Купер, А. Чарнс и Е. Родес, которые использовали метод линейного программирования для определения эффективности деятельности организаций, получая кусочно-линейную границу эффективности [4]. Более подробно инструментарий метода описан в литературе [7, 8]. В данном исследовании воспользуемся входо-ориентированной моделью с постоянной отдачей от масштаба, которая рассчитывает эффективность с помощью уменьшения затрат и выявления неиспользуемых ресурсов. Исследование эффективности банков возможно по различным выборкам. Разбиение на группы возможно по множеству критериев [9], например:
1. Регистрация банка.
2. Присутствие нерезидентов в уставном капитале банка.
3. Присутствие доли государства в уставном капитале банка.
4. Наличие филиальной сети.
5. Направленность бизнеса (розничный, корпоративный, внешнеторговый, инвестиционный) и т.д.
В работе проведена оценка эффективности методом DEA по выборке из 11-ти региональных банков по месту регистрации – в Свердловской области (табл. 1).
Предварительно было проверено, что для выбранных банков выполняются обязательные нормативы. ЦБ допустимыми значениями считает: Н1 > 10 %, Н2 > 15 %, Н3 > 50 %. Файл данных нормативов взят с сайта Центрального банка России, форма 135 «Информация об обязательных нормативах».
Учитывая специфичность банковского дела, для анализа эффективности необходимо применять несколько подходов [10]: производственный, посреднический, операционный и так называемый современный подход. Будем опираться на комбинации производственного и операционного подходов, и исходить из факторов формирования прибыли в банковском секторе. В связи с этим в табл. 2 в качестве параметров предложены некоторые компоненты ресурсов и выпуска.
В качестве данных для анализа использованы показатели банков за 12 месяцев 2014 г. Данные Центробанка РФ: оборотные ведомости и отчеты о прибылях и убытках – формы 101 и 102.
Таким образом, в качестве входных параметров предлагается рассмотреть 5 компонент, которые являются основными операционными затратами: процентные расходы, расходы при купле-продаже иностранной валюты, отрицательная переоценка иностранной валюты, расходы на оплату труда, включая компенсации и выплаты, и организационные расходы.
Таблица 1
Банки Свердловской области
№ п/п |
Наименование банка |
Номер лицензии |
1 |
ОАО «Уральский банк реконструкции и развития» (ОАО «УБРиР») |
429 |
2 |
ОАО «СКБ Банк» |
705 |
3 |
ОАО «Меткомбанк» |
2443 |
4 |
ОАО «Банк Кольцо Урала» |
65 |
5 |
ОАО «Уральский транспортный банк» (ОАО «Уралтрансбанк») |
812 |
6 |
ОАО «ВУЗ Банк» |
1557 |
7 |
ОАО «Банк Екатеринбург» |
3161 |
8 |
ОАО «Банк Нейва» |
1293 |
9 |
ОАО «Тагилбанк» |
1635 |
10 |
ОАО «УралПриватБанк» |
153 |
11 |
ОАО «УралФинансБанк» |
1370 |
Примечание. Составлено автором.
Таблица 2
Входные и выходные параметры для метода DEA
Наименование банка | Ресурс 1 | Ресурс 2 | Ресурс 3 | Ресурс 4 | Ресурс 5 | Выпуск |
Процент. расходы | Расходы по купле-продаже ин. вал. | Переоценка ин. вал. | Расходы на оплату труда | Орг. и управл. расходы | Прибыль после налогообложения | |
УБРиР | 904268 | 14570358 | 99104715 | 4091594 | 905332 | 1898754 |
СКБ Банк | 169142 | 50277305 | 186945688 | 2542212 | 898307 | 0 |
Меткомбанк | 7662 | 12083208 | 57951615 | 468933 | 194831 | 717523 |
Кольцо Урала | 5353 | 1393740 | 8191263 | 950104 | 412558 | 0 |
Уралтрансбанк | 58810 | 4943039 | 4845874 | 479375 | 252688 | 27927 |
ВУЗ Банк | 53259 | 632861 | 4015461 | 789300 | 275080 | 206699 |
Банк Екатеринбург | 0 | 3112 | 713510 | 279314 | 86080 | 48656 |
Банк Нейва | 6413 | 1008941 | 1061291 | 242689 | 85336 | 101120 |
Тагилбанк | 0 | 153 | 23959 | 64806 | 35987 | 31401 |
УралПриватБанк | 2 | 302382 | 254845 | 107354 | 24746 | 35732 |
УралФинансБанк | 498 | 140738 | 173262 | 100653 | 16538 | 118695 |
Примечание. Составлено автором.
Таблица 3
Оценки эффективности банков Свердловской области
Наименование банка | Коэффициент эффективности |
УБРиР | 0,3834 |
СКБ Банк | 0,0000 |
Меткомбанк | 1,0000 |
Кольцо Урала | 0,0000 |
Уралтрансбанк | 0,0484 |
ВУЗ Банк | 0,2968 |
Банк Екатеринбург | 1,0000 |
Банк Нейва | 0,3511 |
Тагилбанк | 1,0000 |
УралПриватБанк | 1,0000 |
УралФинансБанк | 1,0000 |
Примечание. Составлено автором.
В качестве выходов предлагается 3 компоненты выпуска: процентные доходы, непроцентные доходы (доходы от банковских сделок) и прибыль после налогообложения.
Учитывая, что не все входы корректно можно соотнести с выходами (например, расходы при купле-продаже иностранной валюты и процентные доходы), необходимо тестировать модель DEA на различных комбинациях. В частности, предлагается оценить эффективность банков по входо-ориентированной модели с одним вектором выпуска – основным показателем «прибыль после налогообложения».
В табл. 3 приведен результат анализа эффективности банков Свердловской области по методу DEA, с применением следующих компонент: Ресурс 1, Ресурс 2, Ресурс 3, Ресурс 4, Ресурс 5. Выпуск 3.
Таблица 4
Возможности для сокращения ресурсов
Процентные расходы |
Расходы по купле-продаже ин. валюты |
Переоценка инострактуры валюты |
Расходы на оплату труда |
Орг. и управл. расходы |
|
УБРиР |
98,97 % |
61,66 % |
80,16 % |
61,66 % |
67,67 % |
СКБ Банк |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
Меткомбанк |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
Кольцо Урала |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
100,00 % |
Уралтрансбанк |
99,77 % |
98,56 % |
95,16 % |
95,16 % |
98,33 % |
ВУЗ Банк |
98,75 % |
70,32 % |
93,33 % |
70,32 % |
71,78 % |
Банк Екатеринбург |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
Банк Нейва |
93,10 % |
83,72 % |
64,89 % |
64,89 % |
83,05 % |
Тагилбанк |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
УралПриватБанк |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
УралФинансБанк |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
0,00 % |
Примечание. Составлено автором.
Результаты анализа показывают лидерство 5 банков.
Участники исследования распределились на следующие группы:
? неэффективные (оценка от 0 до 0,1) – 3 банка;
? низкоэффективные (оценка от 0,1 до 0,3) – 3 банка;
? среднеэффективные (оценка от 0,4 до 0,9) – 0 банков;
? эффективные (оценка от 0,9 до 1) – 5 банков.
В группу эффективных банков попали кредитные организации, давно функционирующие на рынке, имеющие узнаваемые бренды и стабильное финансовое состояние. С учетом того, что выбранная модель является входо-ориентированной, можно определить возможность сокращения ресурсов у менее эффективных банков (табл. 4).
В соответствии с методом DEA, некоторым банкам необходимо полностью сокращать расходы, например Уралтрансбанк, СКБ и Кольцо Урала. У двух банков из этой группы прибыль на нулевом уровне и, естественно, об эффективности их деятельности говорить не приходится. Для ряда банков, не являющихся близкими к границе эффективности, информация о возможных излишках может оказаться полезной. Для повышения эффективности банкам следует искать более дешевые источники финансирования (сокращение процентных расходов) и пересматривать политику валютных операций, принимать управленческие решения, прибегая, например, к сокращению персонала, что также является ресурсом с излишком.
В дальнейшем можно углублять анализ эффективности по различным группам банков, выбирая другие компоненты выпуска и классифицируя банки по составляющим доходов.
Библиографическая ссылка
Трофимова Е.А. К ВОПРОСУ О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ: ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОТРУДНИЧЕСТВА // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 12-1. – С. 208-213;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=39393 (дата обращения: 17.08.2024).