Введение
Состояние банковского сектора непосредственно определяет устойчивость финансовой системы и динамику кредитного предложения. В период 2014–2025 годов число действующих кредитных организаций в Российской Федерации сократилось более чем вдвое – с 923 на 1 января 2014 года до 352 на 1 января 2026 года1. Эти явления свидетельствуют о структурных изменениях применявшейся в 2008–2017 годах модели санации через банки-санаторы, что подтолкнуло Банк России к созданию в 2017 году Фонда консолидации банковского сектора (ФКБС) и переходу к капитальной форме (участие в капитале) финансового оздоровления [1]. Параллельно в международной практике с 2009–2014 годов закрепился институт resolution с обязательными инструментами bail-in, требованиями к минимальной убыткопоглощающей способности (MREL/TLAC), принципом защиты кредиторов («ни одному кредитору не должно быть хуже, чем при банкротстве») и институтом «мостового» банка [2; 3].
Цель исследования – выявить ключевые элементы эффективного режима урегулирования проблемных банков, оценить институциональные пробелы российской модели и обосновать направления её совершенствования, включая превентивный контур диагностики качественных дефектов на основе балансовых аномалий.
Материалы и методы исследования
Методологическая основа исследования включает три взаимодополняющих метода. Первый – сравнительно-правовой и сравнительно-институциональный анализ режимов урегулирования проблемных банков в США, Европейском союзе, Великобритании, Японии, Китае и Российской Федерации; информационную базу составили международные документы, национальное законодательство и данные надзорных органов. Второй метод – case-study, ориентированный на разбор показательных эпизодов урегулирования: Banco Popular Español (2017), Banca Monte dei Paschi di Siena (2017), Silicon Valley Bank (2023), Resona Holdings (2003), Baoshang Bank (2019). Третий метод – статистический и сравнительный анализ балансовых аномалий на данных формы 0409101. Эмпирическая база сформирована на основе данных формы 0409101 «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учёта кредитной организации»2 – открытых данных Банка России. Из общей совокупности 140 кредитных организаций с принудительно отозванной лицензией в 2018–2025 годах сформирована целевая выборка из 25 банков. Включение банка осуществлялось по двум одновременным критериям: однозначной идентификации доминирующего качественного дефекта корпоративного управления или бизнес-модели в пресс-релизе Банка России об отзыве лицензии и наличию индивидуальной отчётности по форме 0409101, достаточной для расчёта индикаторов не менее чем на шести отчётных датах на горизонте до 18 месяцев до отзыва. Банки, в отношении которых формулировки регулятора указывали одновременно на несколько разнородных причин без выраженного доминирования, в основные группы не включались. Выборка распределена по пяти группам в зависимости от доминирующего дефекта: кэптивность (7 банков: Мосуралбанк, Аксонбанк, РТС-Банк, НЕВАСТРОЙИНВЕСТ, ЮМК банк, КС Банк, Гефест); конфликт собственников (4 банка: АлтайБизнес-Банк, ОФК Банк, ТЭМБР-БАНК, РУНА-БАНК); вывод активов с занижением резервов (5 банков: ПартнерКапиталБанк, Тройка-Д Банк, ЧУВАШКРЕДИТПРОМБАНК, Кранбанк, Нефтепромбанк); вывод активов без занижения резервов (4 банка: Банк Воронеж, ПИР Банк, Эксперт Банк, НЕЙВА); контрольная группа (5 банков: Стар Альянс, Кредитинвест, ФорБанк, Кросна-Банк, КИВИ Банк) с лицензиями, отозванными исключительно за нарушения законодательства о ПОД/ФТ и федеральных законов и служащая для проверки специфичности выявленных аномалий. Контрольная группа не отождествляется с финансово устойчивыми банками: отзыв лицензии для нее обусловлен критическими нарушениями, однако в формулировках регулятора отсутствует указание на качественный финансовый дефект бизнес-модели. Тем самым группа контролирует не «здоровое» состояние банка, а именно отсутствие выраженного качественного дефекта, что позволяет отделить балансовые аномалии, специфичные для таких дефектов, от общих характеристик кредитной организации на «предотзывной» траектории. Для каждого банка отчётность выгружалась на шесть отчётных дат до отзыва лицензии (T-1, T-3, T-6, T-9, T-12, T-18); общий объём массива – 150 наблюдений. При отсутствии отчётности на требуемую дату в качестве замещающего наблюдения использовалась ближайшая доступная отчётная дата с сохранением хронологического порядка точек наблюдения. Данное правило применено к трём банкам (КИВИ Банк, Гефест, Кросна-Банк), отдельные горизонты которых приходятся на период приостановки публикации индивидуальной отчётности в 2022 – середине 2023 года. В периоды, когда отчётность раскрывалась на уровне трёхзначных балансовых счетов, индикаторы, требующие детализации по счетам второго порядка (индекс концентрации ссудного портфеля и уровень резервирования), рассчитывались на максимально доступном уровне агрегации.
Структура активов описывается долей ссудной задолженности (счета 320–323 межбанковских кредитов и 441–457 кредитов организациям, индивидуальным предпринимателям и физическим лицам, за вычетом счетов резервов), долей просроченной задолженности (счета 458 к ссудной задолженности), долей прочих активов (счета расчётов с дебиторами и прочих требований 474, 603, 610), долей высоколиквидных активов (денежные средства 202 и средства на корреспондентском счёте в Банке России 30102), долей вложений в ценные бумаги (счета 501–519), долей дебиторской задолженности (счета 60312, 60314, 60323) и долей размещённых межбанковских средств (счета ностро 30110, 30114, 30118 и межбанковские кредиты 320–323). Концентрация рисков измеряется индексом концентрации ссудного портфеля – долей крупнейшей продуктовой группы кредитов, агрегированной по трёхзначным балансовым счетам, в совокупной ссудной задолженности. Адекватность резервирования оценивается отношением сформированных резервов на возможные потери по ссудам к ссудной задолженности. Структура пассивов и капитала описывается долей вкладов физических лиц (счета 423, 426), долей средств корпоративных клиентов (счета 421, 422, 425), долей межбанковского привлечения (счета 312–319), долей выпущенных долговых обязательств (счета 520–525), отношением собственных средств к активам (счета капитала 102–109) и отношением чистого финансового результата к активам (счета финансового результата 706, 707, 708 как разность доходов и расходов).
Рассчитывались различные балансовые индикаторы: статические3 и динамические4. Гипотеза исследования состоит в том, что качественные дефекты корпоративного управления и бизнес-модели, не фиксируемые непосредственно в публичной отчётности, проявляются через устойчивые балансовые аномалии.
Статистическая проверка межгрупповых различий. Для оценки систематичности выявленных балансовых различий применены непараметрические критерии5, корректные при малых выборках и не требующие предположения о нормальности распределения: критерий Краскела – Уоллиса для одновременного сравнения пяти групп и критерий Манна – Уитни для попарного сравнения каждой группы качественного дефекта с контрольной группой на момент T-1. Проверка проводилась только по индикаторам структуры активов и пассивов, допускающим независимый пересчёт по открытым данным; два наблюдения с раскрытием отчётности на уровне трёхзначных счетов исключены из расчёта индекса концентрации и доли ссудной задолженности как методически несопоставимые. Для пар, содержащих совпадающие значения, использовался асимптотический вариант критерия с поправкой на связи; для остальных пар рассчитан точный перестановочный критерий. Все результаты дополнительно перепроверены независимой реализацией расчёта.
Статистически значимые межгрупповые различия (p < 0,05) обнаружены по двум индикаторам. Доля ссудной задолженности в активах значимо различается между группами (H = 15,37; p = 0,004): кэптивные банки и банки группы вывода активов с занижением резервов отличаются от контрольной группы при p = 0,019 и p = 0,016 соответственно. Доля размещённых межбанковских средств также значимо различается (H = 11,30; p = 0,023): кэптивные банки и группа конфликта собственников демонстрируют значимо более высокие межбанковские размещения по сравнению с контрольной группой при p = 0,042 и p = 0,019, что подтверждает интерпретацию аномально высоких межбанковских операций как балансового маркера вывода средств и корпоративного конфликта.
По остальным индикаторам (индекс концентрации ссудного портфеля, доля прочих активов, высоколиквидные активы, отношение собственных средств к активам, доля вкладов физических лиц, доля дебиторской задолженности) различия на момент T-1 не достигают уровня статистической значимости. Это закономерно при размере групп 4–7 банков: статистическая мощность непараметрических критериев при таком объёме позволяет зафиксировать лишь случаи практически полного разделения распределений. Выявленные по этим индикаторам межгрупповые различия следует рассматривать как устойчивые описательные закономерности, согласующиеся с предложенной типологией, но не как статистически верифицированные эффекты. В условиях малой выборки отсутствие значимости отражает ограничение мощности, а не отсутствие различий, а диагностическая ценность модели состоит в совместном анализе балансовых паттернов, а не в изолированной значимости отдельных показателей.
Результаты исследования и их обсуждение
Российская модель антикризисного управления и место ФКБС. Антикризисный инструментарий Банка России выстроен на принципе пропорциональности. Юридическое основание для перехода к мерам предупреждения банкротства закреплено в статье 189.10 Федерального закона № 127-ФЗ6 и охватывает неоднократное неисполнение денежных обязательств в течение шести месяцев, неспособность осуществлять платежи в срок свыше трёх дней, нарушение нормативов достаточности капитала и снижение его абсолютной величины ниже размера уставного. Принудительные меры надзорного воздействия по статье 74 Федерального закона № 86-ФЗ7 реализуются на четырёх уровнях эскалации – от штрафов в размере до 0,1% минимального уставного капитала до штрафов до 1% собственных средств, замены руководства, запрета на отдельные банковские операции на срок до одного года и назначения временной администрации. В 2018–2025 годах прослеживается переход от стратегии жёсткого выведения банков с рынка к дифференцированному применению процедур, а в 2023 году впервые в современной истории России не было отозвано ни одной банковской лицензии [4].
Принципиальной институциональной инновацией стало создание в 2017 году Фонда консолидации банковского сектора8 (ФКБС) – обособленного имущества Банка России; оперативное управление осуществляет ООО «УК ФКБС» – стопроцентная дочерняя структура регулятора. Необходимость нового механизма обусловлена недостатками модели 2008–2017 годов, а именно практически бесплатным фондированием банков-санаторов через льготные кредиты Банка России в АСВ под 0,51% годовых на 10–15 лет, многолетней санацией без выхода на прибыль и неспособностью справиться с банкротствами масштаба «ФК Открытие» или Промсвязьбанка. Процедура с участием ФКБС предусматривает утверждение Советом директоров Банка России плана участия, введение временной администрации с возложением её функций на УК ФКБС и докапитализацию через приобретение УК ФКБС дополнительной эмиссии акций санируемой организации; при существенном отрицательном капитале доля Банка России может достигать 99,9% уставного капитала.
Конституционный Суд Российской Федерации в Постановлении от 27 декабря 2022 года9 признал допустимость такой модели регулирования при условии, что меры направлены на защиту широкого круга интересов – вкладчиков, кредиторов и стабильности банковской системы – и основаны на ясных, поддающихся судебному контролю критериях, тем самым подтвердив особый статус Банка России как «арбитра устойчивости» [1; 4].
Когда основания для отзыва лицензии безальтернативны, функции конкурсного управляющего возлагаются на Агентство по страхованию вкладов. Сложившаяся практика позволяет выделить три типичные модели участия Банка России: восстановительные меры (классическое финансовое оздоровление через участие в капитале), трансформационные меры (передача активов и обязательств, реорганизация) с разделением «хорошего» и «плохого» бизнеса по образцу «Траста», и упорядоченный вывод банка с рынка через процедуры банкротства с участием АСВ. Ключевое отличие российской модели от международной практики – практически безальтернативное использование средств Банка России как источника финансирования урегулирования вместо опоры на собственные обязательства банка через bail-in и буфер MREL/TLAC.
Сравнительный анализ международных режимов урегулирования. Международная практика урегулирования проблемных банков претерпела трансформацию после глобального финансового кризиса 2007–2009 годов. Документ Совета по финансовой стабильности «Key Attributes of Effective Resolution Regimes for Financial Institutions»10 закрепил ключевые принципы построения национальных режимов: наличие специализированного органа урегулирования; набор обязательных инструментов (передача активов и обязательств, «мостовой» банк, отделение активов, bail-in); обязательность принципа защиты кредиторов; требования к планам урегулирования и к минимальной убыткопоглощающей способности (TLAC для глобально системно значимых банков, MREL для прочих) [3; 5]. В США основным инструментом Федеральной корпорации страхования депозитов (FDIC) выступает механизм Purchase and Assumption, применяющийся более чем в 90% случаев11. Закон Додда – Фрэнка 2010 года12 создал режим Orderly Liquidation Authority (OLA) для системно значимых финансовых институтов и закрепил для глобально системно значимых банков требование TLAC ≥ 18% взвешенных по риску активов. Практическую значимость американской модели продемонстрировал крах Silicon Valley Bank в марте 2023 года: активы и обязательства были оперативно переданы через bridge bank приобретателю First Citizens BancShares; применение системного исключения, обеспечившего защиту незастрахованных депозитов, инициировало дискуссию о моральном риске [6; 7].
Европейский союз выстроил режим на основе Директивы BRRD13 и Регламента о Едином механизме урегулирования (SRM) [8], закрепляющих четыре обязательных инструмента и Единый фонд урегулирования (SRF) объёмом около 78 млрд евро к 2024 году [9]. Прецедентом, подтвердившим жизнеспособность европейского режима, стало урегулирование Banco Popular Español в июне 2017 года14: после оттока ликвидности более 18 млрд евро за три дня шестой по величине банк Испании был урегулирован в течение одного выходного дня – акционерный капитал и субординированный долг полностью списаны, оздоровлённый банк продан Banco Santander за 1 евро. Альтернативный пример – превентивная рекапитализация итальянского Banca Monte dei Paschi di Siena в 2017 году в размере 5,4 млрд евро – показал сохранение за государствами возможности задействовать публичные средства и в условиях формализованного режима [10]. Великобритания закрепила Special Resolution Regime в Banking Act 200915; режим включает пять инструментов с подходом «предпочтительной стратегии» [11]: bail-in для крупнейших банков, передача бизнеса для средних, ликвидация со страховыми выплатами FSCS (до 85 000 фунтов стерлингов) – для малых. В марте 2023 года Банк Англии в течение одних суток осуществил передачу бизнеса британского подразделения Silicon Valley Bank банку HSBC за 1 фунт стерлингов.
Японская модель формировалась под влиянием затяжного кризиса 1990-х годов. За этот период государство израсходовало на поддержку сектора порядка 47 трлн иен (около 400 млрд долл.), значительная часть направлялась на докапитализацию через специализированные институты. Институциональную основу составляет Корпорация по страхованию депозитов (DICJ). Знаковым случаем стала рекапитализация Resona Holdings в 2003 году путём приобретения государством привилегированных акций на 1,96 трлн иен. Японская модель характеризуется историческим предпочтением bail-out перед bail-in [12].
Таблица 1
Сравнительная характеристика режимов урегулирования проблемных банков
|
Параметр |
США |
ЕС |
Велико- британия |
Япония |
Россия |
|
Орган урегулирования |
FDIC / OLA |
SRB + нац. органы |
Bank of England |
DICJ + FSA / BoJ |
Банк России (УК ФКБС) |
|
Полноценный bail-in |
Да (OLA) |
Да |
Да (с 2014) |
Ограниченный |
Нет |
|
MREL / TLAC |
TLAC ≥ 18% RWA |
MREL |
MREL (PRA) |
TLAC для G-SIBs |
Отсутствуют |
|
«Мостовой» банк |
Да |
Да |
Да |
Да |
Нет (ФКБС де-факто) |
|
Защита кредиторов (NCWO) |
Да |
Да |
Да |
Да |
Не формализован |
|
Лимит страхования вкладов |
250 000 долл. |
100 000 евро |
85 000 фунтов |
10 млн иен |
1,4 млн руб. |
|
Источник финансирования |
DIF + OLF |
SRF (~78 млрд €) |
FSCS + казна |
Фонд DICJ + бюджет |
Средства Банка России |
Примечание: составлено автором на основе FSB Key Attributes (2014), BRRD, Dodd-Frank Act, UK Banking Act 2009, данных FDIC, SRB, Bank of England, DICJ и Банка России.
Китайская Народная Республика формирует свою модель в условиях быстро растущей банковской системы (активы свыше 400 трлн юаней): создание Фонда гарантирования финансовой стабильности в 2022 году и урегулирование Baoshang Bank в 2019 году (первое за два десятилетия поглощение банка государственным органом, сопровождавшееся частичным списанием крупных корпоративных депозитов) ознаменовали переход к формализованному подходу [13; 14; 15]. Обобщающая характеристика основных параметров режимов представлена в таблице 1.
Сравнительный анализ позволяет сформулировать четыре ключевых обобщения: ведущие юрисдикции последовательно движутся от bail-out к bail-in, переводя бремя убытков на акционеров и кредиторов младших категорий [16], эффективность bail-in непосредственно зависит от наличия достаточного объёма убыткопоглощающих обязательств: без накопленного буфера MREL/TLAC механизм списания превращается в формальный инструмент [17], принцип защиты кредиторов (NCWO) выступает важнейшей правовой гарантией (его отсутствие создаёт риски правовой неопределённости и судебных оспариваний), кризисные события 2023 года (Silicon Valley Bank, Credit Suisse) подтвердили, что даже наиболее развитые режимы испытывают трудности при стремительном развитии банковских паник, динамика которых ускоряется под воздействием цифровизации [18].
Модель идентификации качественных дефектов через балансовые аномалии. Действующая система оценки экономического положения банков (ОЭП)16, даже с учётом обсуждаемой реформы 2025 года17, ориентирована преимущественно на формальные количественные показатели – нормативы достаточности капитала, ликвидности, качества активов и доходности. Качественные же причины проблемности (кэптивность, аффилированное кредитование, конфликты собственников, схемы вывода активов) по своей природе не фиксируются в стандартной отчётности и обнаруживаются регулятором, как правило, на поздней стадии [19]. Предлагаемая модель отличается от классических моделей ранней диагностики (CAMELS, Z-score, ОЭП): она нацелена на идентификацию типа лежащего в основе дефекта, использует комбинированные паттерны (а не пороговые значения нормативов) и ориентирована на латентную фазу кризиса [19; 20]. Средние значения ключевых балансовых индикаторов по группам на момент T-1 (за 1 месяц до отзыва лицензии) приведены в таблице 2.
Эмпирический анализ показал, что каждая из выделенных групп демонстрирует специфический балансовый рисунок.
Таблица 2
Средние значения балансовых индикаторов по группам на момент T-1, %
|
Индикатор |
А (n=7) |
Б (n=4) |
В (n=5) |
Г (n=4) |
К (n=5) |
|
Концентрация ссуд |
71,8 |
61,8 |
59,8 |
51,0 |
65,4 |
|
Резервы/ссуды |
22,6 |
19,3 |
12,2 |
29,0 |
12,1 |
|
Доля прочих активов |
3,1 |
3,0 |
4,5 |
6,2 |
3,7 |
|
Капитал/активы |
14,1 |
17,4 |
14,6 |
7,5 |
22,0 |
|
Чистый результат/активы |
−0,2 |
−4,1 |
−1,4 |
−1,2 |
+0,9 |
|
Дебиторская задолженность |
2,9 |
6,7 |
2,6 |
2,1 |
2,1 |
|
Доля МБК размещённых |
2,3 |
8,4 |
3,2 |
0,3 |
0,8 |
|
Доля вкладов физ. лиц |
23,0 |
22,2 |
32,9 |
17,8 |
16,6 |
Примечание: рассчитано автором по данным формы 0409101 Банка России. Группы: А – кэптивность, Б – конфликт собственников, В – вывод активов с занижением резервов, Г – вывод активов без занижения резервов, К – контрольная.
Таблица 3
Матрица «качественный дефект – балансовый паттерн»
|
Качественный дефект |
Ключевые статические индикаторы |
Динамические индикаторы (T-18 → T-1) |
|
Кэптивность / аффилированное кредитование |
Концентрация ссуд > 60%; убыточность; ликвидность < 5% |
Падение доходности; снижение доли ссуд > 10 п.п.; рост просрочки |
|
Конфликт собственников |
Убыточность; дебиторская задолженность > 5%; МБК размещённые > 8,4%; концентрация ссуд 50–75% |
Падение доходности; рост просрочки и прочих активов; снижение капитала |
|
Вывод активов с занижением резервов |
Прочие активы > 3%; резервы/ссуды < 10%; вклады ФЛ > 35%; убыточность |
Снижение ликвидности; падение доходности |
|
Вывод активов без занижения резервов |
Прочие активы > 3%; капитал < 8%; убыточность с поздним проявлением |
Падение доходности; резкое снижение капитала в последние месяцы |
Примечание: составлено автором по данным формы 0409101 Банка России.
Кэптивные банки (А) выделяются наиболее высокой концентрацией ссудного портфеля (71,8%), означающей сосредоточение свыше 70% всех выданных кредитов в одной продуктовой группе (типично для работы с узким кругом аффилированных заёмщиков) в сочетании с падением доходности и снижением доли ссуд более чем на 10 п.п. в последние 3–6 месяцев перед отзывом лицензии. Группа конфликта собственников (Б) характеризуется максимальной долей убыточных банков, повышенной долей дебиторской задолженности и аномально высокими межбанковскими размещениями – балансовым маркером корпоративного конфликта. Группа В отличается повышенной долей прочих активов, низким уровнем резервирования и высокой долей вкладов физических лиц – паттерн использования розничного фондирования для перенаправления средств аффилированным структурам. Группа Г – наиболее «скрытый» тип – выявляется через критически низкий уровень капитализации и позднее проявление убыточности (0% случаев на T-6 против 75% на T-1), что может указывать на риск искажения отчётности. Падение доходности – наиболее универсальный динамический сигнал (75% группы Б, 60% группы В, 50% группы Г при 20% в контроле). Итоговая матрица соответствий «качественный дефект – балансовый паттерн» приведена в таблице 3.
Результаты эмпирической верификации согласуются с центральной гипотезой: качественные дефекты проявляются через специфические балансовые паттерны, идентифицируемые на основе публично доступных данных за 1–18 месяцев до отзыва лицензии. Модель позиционируется не как замена существующим инструментам диагностики, а как дополнительный контур раннего предупреждения, ориентированный на выявление латентных качественных дефектов; её сильная сторона – использование исключительно открытых данных, обеспечивающее воспроизводимость.
Результаты следует интерпретировать с учётом ряда ограничений. Во-первых, относительно небольшой размер выборки (4–7 банков в основных группах) не позволяет претендовать на статистическую значимость в строгом смысле, и выявленные различия носят характер устойчивых закономерностей, а не статистически верифицированных эффектов. Во-вторых, контрольная группа сформирована из банков с отозванной лицензией, а не из действующих устойчивых кредитных организаций; такой выбор обеспечивает сопоставимость траекторий вывода с рынка, но означает, что выявленные различия характеризуют специфику качественного дефекта на фоне иных оснований отзыва, а не отклонение от нормально функционирующего банка. В-третьих, отнесение банка к той или иной группе опирается на формулировки пресс-релизов Банка России, что вносит элемент интерпретации при наличии нескольких оснований отзыва. В-четвёртых, индикаторы обладают различной степенью воспроизводимости: показатели структуры активов и пассивов допускают независимый пересчёт по открытым данным, тогда как индикаторы, опирающиеся на учётные оценки резервирования и финансового результата, чувствительны к применяемой методике классификации счетов. Расширение контрольной группы за счёт действующих банков сопоставимого профиля, а также проверка устойчивости результатов на расширенной выборке являются направлениями дальнейшего исследования.
Направления совершенствования антикризисных мер. Совокупность предложений по совершенствованию российской модели формирует две взаимодополняющие группы. Первая ориентирована на ранние стадии и предполагает интеграцию модели балансовых аномалий в систему ОЭП, вторая – на расширение арсенала инструментов, применяемых после установления проблемности [21; 22].
Интеграция модели балансовых аномалий в систему ОЭП – встраивание разработанной модели в действующую методологию в качестве специализированного диагностического модуля, обеспечивающего ежемесячный автоматизированный расчёт индикаторов на основе формы 0409101, сопоставление сработавших индикаторов с матрицей балансовых паттернов и формирование целенаправленного запроса на тематическую проверку при идентификации устойчивого паттерна. Модель не предназначена для автоматического принятия решений о применении мер воздействия (принцип пропорциональности) – её функция состоит в формировании запроса на углублённую проверку.
Также необходима формализация процедуры cost-benefit-анализа при выборе между санацией и ликвидацией. Действующее законодательство не содержит формализованных критериев такого выбора, тогда как опыт FDIC (least-cost test) показывает эффективность количественного обоснования через сопоставление стоимости санации и стоимости ликвидации с оценкой потерь экономических агентов в каждом сценарии [2; 21].
Требуется и введение требований к минимальной убыткопоглощающей способности (российского аналога MREL) на индивидуальной основе с учётом размера банка, его системной значимости и предпочтительной стратегии урегулирования; целесообразен двухуровневый подход (общий MREL и повышенный MREL для системно значимых банков), как это сделано в ЕС [10; 17].
Необходима также формализация принципа защиты кредиторов в параграфе 4.1 главы IX Федерального закона № 127-ФЗ через закрепление нормы о том, что ни один кредитор при применении мер по предупреждению банкротства не должен понести убытки больше, чем при ликвидации, и создание механизма ex-post оценки и компенсации [5; 16].
Также необходима институционализация «мостового» банка через закрепление правового статуса временной кредитной организации, упрощённой процедуры лицензирования, предельных сроков функционирования (1–2 года) и порядка передачи активов и обязательств [3; 12].
И, наконец, одним из ключевых направлений является расширение механизма bail-in. Действующий российский механизм ограничен субординированными обязательствами при снижении норматива Н1.1 ниже 2%18, а полноценный bail-in требует разработки законопроекта, определяющего иерархию списания обязательств (от акционерного капитала и гибридных инструментов к субординированному и далее к старшему необеспеченному долгу – по принципу следования за порядком удовлетворения требований в банкротстве) и перечень защищённых обязательств (страховые вклады, заработная плата, налоговые и обеспеченные обязательства) [15; 16].
Заключение
Российская модель антикризисного управления прошла существенную трансформацию после 2017 года. Вместе с тем структурное доминирование государственного финансирования над механизмами bail-in делает модель более затратной для регулятора и менее соответствующей международным стандартам. Сравнительный анализ режимов США, ЕС, Великобритании, Японии и Китая выявил институциональные пробелы российской модели: отсутствие полноценного bail-in, требований MREL/TLAC, формализованного принципа защиты кредиторов и института «мостового» банка.
Эмпирический анализ балансовых аномалий 25 банков с принудительно отозванной лицензией в 2018–2025 годах согласуется с гипотезой о том, что качественные дефекты корпоративного управления и бизнес-модели проявляются через устойчивые балансовые паттерны, идентифицируемые по форме 0409101 за 1–18 месяцев до отзыва лицензии, а идентификация типа дефекта позволяет адресно выбрать инструмент надзорной реакции.
[1] На основании данных раздела «Количественные характеристики банковского сектора Российской Федерации». Официальный сайт Банка России. URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/lic/ (дата обращения: 09.03.2026).
[2] Форма 0409101 «Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации». Открытые данные Банка России. URL: https://www.cbr.ru/banking_sector/otchetnost-kreditnykh-organizaciy/ (дата обращения: 15.03.2026).
[3] Индекс концентрации ссудного портфеля – остаток крупнейшей продуктовой группы кредитов, агрегированной по трёхзначным балансовым счетам, делённый на ссудную задолженность; уровень резервирования – сумма остатков по счетам резервов на возможные потери по ссудам, делённая на ссудную задолженность; доля прочих активов – сумма остатков по счетам расчётов с дебиторами и прочих требований (474, 603, 610), делённая на валюту баланса; рентабельность активов – чистый финансовый результат, рассчитанный по счетам финансового результата (706, 707, 708) как разность доходов и расходов, делённый на валюту баланса; доля вкладов физических лиц – сумма остатков по счетам вкладов населения (423, 426), делённая на валюту баланса; доля высоколиквидных активов – сумма остатков по счетам денежных средств (202) и средств на корреспондентском счёте в Банке России (30102), делённая на валюту баланса; достаточность капитала – сумма остатков по счетам собственных средств (102–109) с учётом непокрытых убытков, делённая на валюту баланса; доля дебиторской задолженности – сумма остатков по счетам дебиторской задолженности (60312, 60314, 60323), делённая на валюту баланса.
[4] Изменение рентабельности активов – разность отношений чистого финансового результата к валюте баланса на двух датах; изменение доли ссудной задолженности – разность отношений ссудной задолженности к валюте баланса; изменение доли просроченной задолженности – разность отношений остатков по счетам просроченной задолженности (458) к ссудной задолженности; изменение доли прочих активов – разность отношений прочих активов (474, 603, 610) к валюте баланса; изменение доли высоколиквидных активов – разность отношений высоколиквидных активов (202, 30102) к валюте баланса; изменение достаточности капитала – разность отношений собственных средств (102–109) к валюте баланса; изменение доли межбанковского привлечения – разность отношений остатков по счетам привлечённых межбанковских средств (312–319) к сумме остатков пассивных счетов.
[5] Расчёты выполнены на момент T-1 по 25 банкам средствами библиотеки SciPy. С учётом множественности сравнений значимыми считались различия при p < 0,05 без поправки.
[6] О несостоятельности (банкротстве): Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (с изм. и доп.). URL: https://docs.cntd.ru/document/901831019 (дата обращения: 15.03.2026).
[7] О Центральном банке Российской Федерации (Банке России): Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ (с изм. и доп.). URL: https://docs.cntd.ru/document/901822004 (дата обращения: 20.03.2026).
[8] О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации: Федеральный закон от 01.05.2017 № 84-ФЗ. URL: https://docs.cntd.ru/document/420397326 (дата обращения: 09.03.2026).
[9] Постановление Конституционного Суда Российской Федерации от 27.12.2022 № 58-П. URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202212280001 (дата обращения: 20.03.2026).
[10] Financial Stability Board. Key Attributes of Effective Resolution Regimes for Financial Institutions. 2014. URL: https://www.fsb.org/uploads/r_141015.pdf (дата обращения: 25.02.2026).
[11] Federal Deposit Insurance Corporation. Resolutions Handbook. Washington, D.C.: FDIC, 2019. URL: https://ypfsresourcelibrary.blob.core.windows.net/fcic/YPFS/resolutions-handbook.pdf (дата обращения: 25.02.2026).
[12] Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act of 2010, Pub. L. 111-203, Title II. URL: https://www.congress.gov/111/plaws/publ203/PLAW-111publ203.pdf (дата обращения: 25.02.2026).
[13] Directive 2014/59/EU of the European Parliament and of the Council of 15 May 2014 (BRRD). URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2014/59/oj (дата обращения: 25.02.2026).
[14] Single Resolution Board. The Banco Popular Resolution: Decision SRB/EES/2017/08. URL: https://www.srb.europa.eu/en/content/banco-popular (дата обращения: 25.02.2026).
[15] UK Banking Act 2009. URL: https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2009/1/contents (дата обращения: 25.02.2026).
[16]Об оценке экономического положения банков: Указание Банка России от 03.04.2017 № 4336-У. URL: https://docs.cntd.ru/document/456066419 (дата обращения: 20.09.2025)
[17] Изменение подхода к оценке экономического положения банков: Доклад для общественных консультаций. М.: Банк России, 2025. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/177312/Consultation_Paper_25062025.pdf (дата обращения: 20.03.2026).
[18] О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»): Положение Банка России от 04.07.2018 № 646-П. URL: https://docs.cntd.ru/document/551155258 (дата обращения: 20.03.2026).
Конфликт интересов
Финансирование
Библиографическая ссылка
Архаров Г.Ю., Коробов Ю.И. МЕТОДЫ ПРЕОДОЛЕНИЯ КРИЗИСНЫХ ЯВЛЕНИЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОБЛЕМНЫХ БАНКОВ // Фундаментальные исследования. 2026. № 6. С. 8-16;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=44037 (дата обращения: 10.07.2026).
DOI: https://doi.org/10.17513/fr.44037