ЭВОЛЮЦИОННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ: элементы многоукладности

Р.О.Кузнецов, К.С.Парышев,

Научный консультант Д.Б. Берг, к.ф-м.н

Международный институт А.Богданова, г. Екатеринбург

Уральский государственный технический университет, г. Екатеринбург

Введение. Концепция развития банковской системы

Одним из знаковых результатов десятилетнего развития отечественной банковской индустрии стала формулировка “Концептуальных основ развития банковской системы России”, представленной на X съезде Ассоциации российских банков (АРБ) в Москве в мае 2000 г. [1]. Разработка данного документа – инициатива банковского сообщества, обоснованно желающего видеть перспективы своего развития.

В проекте основ был учтен опыт реформирования банковских систем других стран, отражены основные меры, которые в том или ином виде принимались для устранения системных кризисных явлений в финансовой сфере. Основу Концепции составили десятилетний опыт, накопленный АРБ, а также научные разработки, предложения от комитетов АРБ, мнения отдельных банков, публикации в финансово-экономических изданиях.

Непосредственно материал обобщался в Научно-экспертном совете АРБ (г. Москва), основные принципы системно-конструктивного подхода были разработаны в Международном институте А.Богданова (г. Екатеринбург).

Системно-конструктивный подход рассматривает банковскую отрасль как систему, обладающую большим потенциалом самоорганизации. Основное внимание при этом уделяется принципам, в соответствии с которыми государство может развивать банковскую отрасль на основе законов и правительственных решений: многоукладность, равноправная конкуренция, рыночная дисциплина, развитие финансово-экономического федерализма, соответствие кредитно-финансового сектора реальному и другие.

На современном этапе принципиально важным для понимания перспективных направлений развития российской банковской системы становится выявление естественных тенденций ее эволюции, пусть в настоящее время их проявления могут быть незначительны.

Поэтому целью настоящей работы является иллюстрация экономической эволюции отечественного рынка банковских услуг в направлении многоукладности, наблюдавшейся в реальном масштабе времени (1999 – 2000 г.г.).

Многоукладность - результат свободной конкуренции

Во всех отраслях c конкурентным взаимодействием агентов фирмы разбиваются на две категории - "лидеры себестоимости" и "игроки на нишах" [2]. Лидеры себестоимости побеждают благодаря тому, что они более эффективны, чем их противники. Они находят способы производства единицы продукции с потреблением меньшего количества труда и материалов.

"Игроки на нишах" выживают потому, что избегают лобовой ценовой конкуренции. Они перекраивают свои продукты с ориентацией на особые потребности незначительного количества клиентов. Так как ориентированные именно на них продукты и услуги более по душе потребителям, чем стандартные модели, покупатели охотно платят надбавку. Специализируясь, прилагая свой опыт к узкому кругу проблем, фирмы продолжают учиться выжимать больше стоимости из меньшего количества ресурсов.

Таким образом, наблюдаемая диверсификация отдельных фирм в части ассортимента производимых изделий и видов услуг приводит к многоукладности, которая является логическим результатом конкуренции и естественного отбора, поскольку решает задачу оптимального использования финансовых (и любых других) ресурсов. Данная закономерность универсальна и наблюдается во всех сложных системах с конкурирующими между собой элементами. Наиболее ярко она проявляется в экологических и биологических системах [3]. Поэтому осознание того пути, по которому естественным образом развивается экономическая деятельность человека, становится мощным инструментом эффективного управления. В то же время, противодействие подобным закономерностям всегда ведет к печальным последствиям.

Примером противодействия такому закону естественного развития является попытка создать в 90-х годах в России банковскую систему, ядро которой составляли бы так называемые “системообразующие” кредитные учреждения. Эти банки должны были обеспечить потребности в кредитно-финансовых услугах крупных промышленных предприятий, выйти на мировые рынки капитала. Этого не произошло, и одна из причин последнего кризиса в том, что меры по укрупнению и универсализации банковской отрасли не соответствовали тем процессам, которые шли в “реальной” экономике. Роль многоукладности, как одного из важнейших факторов, препятствующих развертыванию кризисных явлений, была проигнорирована [4].

Многоукладная банковская система допускает большое многообразие форм и видов кредитных учреждений (банки, городские и сельские кредитные союзы, общества взаимного кредитования и страхования, ссудно-сберегательные ассоциации) и позволяет максимально насытить финансовыми услугами все отрасли экономики. Она характерна не только для большинства развитых стран (США, страны Западной Европы, Япония), но и для государств с переходной экономикой, добившихся в последние десятилетия устойчивого экономического роста (Китай, Польша, Бразилия, Южная Корея и др.). Подобная экономическая система спонтанным образом возникает в условиях свободной конкуренции и является результатом естественных процессов роста: замысловатое переплетение обратных связей автоматически поддерживает сложное, но устойчивое состояние [5].

Многоукладность полифонична и не ограничивается одновременным существованием финансовых организаций различных типов. Другой характерной ее чертой является “разноразмерность” однотипных организаций, причины которой наглядно раскрыты в работе [3]. Данное проявление многоукладности является единственно доступным для наблюдения при существующем состоянии российского рынка банковских услуг в силу имеющейся законодательной базы и сложившихся традиций.

Основные перспективы развития банковской индустрии западные и отечественные эксперты сегодня связывают с региональными банками. В то же время, даже в регионах с наибольшим промышленным потенциалом (Самарская, Челябинская, Свердловская, Тюменская области, Красноярский край и др.), местные банки, по оценкам экспертов, контролируют не более 20-30% финансовых потоков предприятий региона. Корни данной проблемы лежат в двух плоскостях. Первая плоскость историческая, связанная с особенностями приватизации предприятий, в результате которых реальными владельцами большинства крупных и успешных промышленных компаний стали те или иные группы с головным офисом в федеральном центре. Соответственно, для обеспечения контроля финансовые потоки входящих в финансово-промышленные группы предприятий были переведены в федеральный центр.

Другая плоскость – плоскость отношений “собственники-государство”, ставящих практически любой крупный бизнес в серьезную зависимость от неформальных отношений с федеральной властью и, как следствие, стимулирующих перенос в федеральный центр основных операций. Таким образом, выборка банков отдельного региона не является показательной.

Поэтому в качестве фактического материала для проведения исследования использовались балансы по счетам второго порядка на отчетные даты в 1999-2000 г.г. тридцати двух кредитных организаций (см. Приложение 1), представляющих весь спектр масштабов банковского бизнеса в России. Подбор банков, чьи финансовые показатели анализировались в ходе исследования, осуществлялся таким образом, чтобы в их число попали как мелкие и средние региональные и московские банки, так и крупнейшие российские кредитные организации. Из рассмотрения исключен Сбербанк РФ, являющийся своеобразным монополистом на рынке частных вкладов.

Такой подход позволяет изучить процессы, затрагивающие практически все ниши банковского бизнеса в России, в этом смысле можно считать сделанную выборку репрезентативной. Однако ограниченный объем выборки не позволяет сделать выводы о существующем распределении банков по масштабам операций.

Дифференциация банков как отражение структуры ресурсов

Ресурсную базу коммерческих банков России формируют следующие субъекты экономических отношений: естественные монополии, градообразующие предприятия и другие крупные промышленные предприятия, средний и мелкий бизнес, частные лица. Очевидны серьезные различия между объемами финансовых потоков этих экономических агентов. Однако, чем больше их финансовая мощь, тем меньшее количество таких агентов функционирует в экономике. Таким образом, принимая во внимание прямую зависимость объемов операций кредитной организации от величины ее ресурсов, указанная структура ресурсной базы позволяет сделать предположение о наличии соответствующей иерархии масштабов коммерческих банков.

Подобная иерархия может быть выявлена математическими методами классификации (распознавания образов), суть которых заключается в поиске наилучшей решающей функции, позволяющей разделить k элементов проверочной выборки на основании заранее известного деления обучающей выборки из m элементов на n заданных классов [6,7].

Формирование обучающей выборки проводилось на основании кластерного анализа (распознавание без обучения) данных на 1 января 1999 г. (m=32) с использованием наиболее информативных признаков: величина активов, достаточность капитала, ликвидность, прибыльность. Указанные информативные признаки численно характеризуются валютой нетто-баланса, коэффициентом достаточности капитала, коэффициентом мгновенной ликвидности (нормативом Н2 по инструкции №1 ЦБ РФ), коэффициентом эффективности соответственно. Методика расчета данных показателей подробно описана в работе [8]. При этом указанные признаки были выбраны экспертным путем из значительно более широкого исходного набора агрегированных показателей, в том числе характеризующих структуру и качество активов и пассивов банка. Статистический анализ подобранных экспертом признаков позволил выделить наиболее информативные.

Всего выделено n=5 классов. Внутри каждого класса оказались банки, сходные по объемам и специфике операций (см. Приложение 2). К первому классу относились крупные банки федерального масштаба, к пятому – небольшие региональные.

Задача классификации наиболее точно оказалась решена методом потенциальных функций (см. Приложение 3). При использовании данных на 1 марта 1999 г. как проверочной выборки (k=32) качество классификации составило 94%, что является высоким результатом и подтверждает обоснованность деления исследуемой выборки банков на данное количество классов.

При использовании массива данных за март-сентябрь 1999 г. как проверочной выборки (k=224) полученное правило обеспечило качество классификации 77%. С учетом малого объема обучающей выборки (m=32) и активно протекавших в 1999 г. процессов перераспределения ресурсов между банками, следует признать, что произведенное разделение банков на группы в достаточной степени отражает реальную иерархию банковской системы по масштабам ресурсов и соответствует представлениям о самоподобии рынков (масштабируемой структуры взаимодействующих рыночных ниш) [9].

Развитие рынка банковских услуг в условиях конкуренции

Основной причиной интенсификации эволюционного процесса на рынке банковских услуг стали события августа 1998 года в России, которые способствовали активизации процессов перераспределения ресурсов между кредитными организациями в рамках конкурентного взаимодействия.

Для анализа эволюции банков использованы данные на начало каждого месяца за период с января 1999 г. по январь 2000 г. Таким образом, исследуемый период охватил один календарный год. Оказалось, что для банков исследуемой выборки характерно три типа поведения: 1) сохранение исходного положения в классе; 2) переход в более высокий класс; 3) периодические переходы между двумя смежными классами. Примеры переходов между классами представлены на рисунке.

Первый тип поведения отражает относительную стабильность положения на рынке и характерен, например, для КБ “Петровский” (С.-Петербург).

Второй тип является результатом увеличения доли банка на рынке. Например, в течение 1999 года Уралпромстройбанк (Екатеринбург) перешел из третьего во второй класс благодаря использованию такого важного имиджевого фактора, как поддержка правительства Свердловской области. Это позволило ему перераспределить в свою пользу клиентуру ряда банков, не обеспечивших своевременное выполнение обязательств. Переход в более высокий класс также может быть связан с неравномерной накачкой экономики деньгами. Тогда определенная структура клиентской базы дает банку возможность наращивать объемы операций быстрее других.

Третий тип поведения может являться следствием относительной условности определения границ классов. Переходы такого типа также могут объясняться тем, что банк, не имея широко диверсифицированной клиентской базы, напрямую зависит от того или иного предприятия либо группы предприятий, величины финансовых потоков которых имеют определенную структуру и периодичность. Таким образом, на отчетные даты могло приходиться чередование определенных “провалов” или “взлетов”. Переходы третьего типа продемонстрировали, например, КБ “Диалог-Оптим” (Москва) и Гранкомбанк (Екатеринбург).

Возможно поведение четвертого типа: переход банка в более низкий класс, соответствующий, как правило, утрате данной кредитной организацией определенной доли рынка банковских услуг и общее ухудшение ее финансового состояния. В исследуемой выборке таких банков не оказалось.

Таким образом, переходы банков между классами отражают реально происходящее перераспределение ресурсной базы, которое сопровождается усилением дифференциации кредитных организаций: увеличивается разрыв между наименьшим и наибольшим значениями использованных для классификации показателей (например, по масштабам операций). Данная тенденция характерна для рынка в стадии становления, развивающегося в направлении многоукладности.

Предпосылки для гибкого регулирования

Успешное достижение заданной цели развития финансового рынка страны - создания развитой многоукладной системы – становится возможным в результате естественной эволюции при свободной конкуренции. Как ни парадоксально, обеспечение этого условия требует законодательного регулирования, что особенно необходимо на начальной стадии формирования рынка. В такой системе государством создаются искусственные ограничения конкуренции как между финансовыми организациями различных типов (защита рыночных ниш), так и разных размеров (например, антимонопольные законы). Этим достигаются две цели: а) обеспечить условия равной конкуренции финансовых учреждений одной “весовой” категории; б) не допустить распространения возникших в определенном секторе рынка кризисных явлений на всю финансовую систему (а значит и на всю экономику). По мере развития и укрепления экономики надобность в подобных мерах отпадает, однако в “переходной” экономике их пользу невозможно переоценить [4,10].

Разнообразие субъектов банковского рынка потребует гибкого регулирования. Требования к банковскому регулированию, используемые в настоящее время Банком России, базируются на принципах и подходах, выработанных Базельским комитетом. Эти правила выработаны на основе опыта функционирования устойчивой рыночной экономики и плохо учитывают реалии экономики переходного типа, подверженной неустойчивости и кризисам , что признано многими западными финансистами.

Уже сейчас становится актуальным дифференцированный подход к оценке финансового состояния банков. В современных условиях также целесообразным выглядит переход от статических критериев к динамическим. Требуется дифференциация регулирующих норм в зависимости от размера банков, их специализации, территориального охвата, других факторов, в том числе и оценивающих соответствие финансового состояния банка той территории, на которой он действует.

Кажущееся наиболее простым деление банков только по объему активов явно недостаточно. При таком подходе в одну группу попадают банки, обслуживающие как нескольких крупных корпоративных клиентов, так и обеспечивающих проведение операций большого количества мелких предприятий. Очевидно, что они требуют различных критериев оценки финансового состояния.

Приведенная в работе классификация банков как раз и является примером подобного деления на основании комплекса количественных показателей. Это деление является естественным и органичным, т.к. опирается на понимание взаимосвязи между финансовым состоянием и доступной кредитным учреждениям ресурсной базы. Таким образом, полученные результаты закладывают основы методики классификации кредитных учреждений, которая необходима при разработке мер гибкого регулирования рынка банковских услуг.

Основные результаты и перспективы

Результаты исследования наглядно показывают, что за период с января 1999 г. по январь 2000 г. имел место активный эволюционный процесс, затронувший семнадцать банков из тридцати двух исследованных. Для большинства из них характерно расширение своей ресурсной базы. Повышенная интенсивность данного процесса связана с перераспределением корпоративной и частной клиентуры в результате августовского кризиса 1998 г.

Представленная в работе классификация банков, по-видимому, отражает структуру доступных им ресурсов. Высокое качество распознавания подтверждает, что деление банков по классам, где объем активов является одним из ведущих показателей, имеет под собой реальную основу. В то же время использованная конкретная градация является условной и относится только к исследуемой выборке: очевидно, что среди всего набора банков страны имеется непрерывное распределение по масштабу операций и другим использованным показателям. Деление по предложенному в работе принципу может быть положено в основу системы гибкого регулирования, заключающейся в использовании различных нормативов для банков, принадлежащих к различным классам.

Экстраполяция выявленных тенденций на долгосрочную перспективу допустима только с учетом общей экономической ситуации и ее возможных изменений.

Перспективы дальнейшего исследования связаны с рассмотрением более продолжительного периода времени, сделающего доступным выявление реальной интенсивности и полноты эволюционных процессов, а также анализом более подробных выборок банков с целью точного определения количества классов и их границ для дальнейшего практического использования.

Приложение 1 Перечень банков, чьи финансовые показатели рассматривались в ходе исследования

АВТОБАНК (Москва), АЛЬФА-БАНК (Москва), АКБ “БИН” (Москва), ВУЗ-БАНК (Екатеринбург), ВЫБОРГ-БАНК (Выборг), ГРАНКОМБАНК (Екатеринбург), КБ “ГУТА-БАНК” (Москва), ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ БАНК (Владивосток), КБ “Диалог-Оптим” (Москва), ЗАПСИБКОМБАНК (Тюмень), ЗОЛОТО-ПЛАТИНА-БАНК (Екатеринбург), КБ “Инфобанк” (Москва), АКБ “МДМ-Банк” (Москва), Межтопэнергобанк (Москва), АКБ “Металлинвестбанк” (Москва), МКБ “Москомприватбанк” (Москва), КБ “Павелецкий” (Москва), КБ “ПЕТРОВСКИЙ” (С.- Петербург), АКБ “Пробизнесбанк” (Москва), АКБ “ПРОМРАДТЕХБАНК” (Москва), ПРОМЫШЛЕННО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ БАНК (С.- Петербург), АКБ “РОСБАНК” (Москва), АКБ “РУССЛАВБАНК” (Москва), Свердлсоцбанк (Екатеринбург), Банк "Северная Казна” (Екатеринбург), СПЕЦИНВЕСТБАНК (Москва), УРАЛЬСКИЙ БАНК РЕКОНСТРУКЦИИ И РАЗВИТИЯ (Екатеринбург), УРАЛВНЕШТОРГБАНК (Екатеринбург), УРАЛПРИВАТБАНК (Екатеринбург), УРАЛПРОМСТРОЙБАНК (Екатеринбург), Урало-Сибирский банк социального развития (Екатеринбург), Уралтрансбанк (Екатеринбург).

Приложение 2 Разброс значений информативных параметров по состоянию на 01.01.2000^*

^* Метод потенциальных функций является нелинейным методом распознавания, поэтому допускается пересечение диапазонов указанных значений.

Приложение 3 Построение решающего правила методом потенциальных функций

Обучающая выборка состоит из 32 объектов , , которые разбиты на 5 классов , (). Требуется найти решающую функцию, которая дает наилучший процент распознавания для контрольной выборки из k=224 объектов.

Решение было получено методом расширения-сжатия потенциальных функций. Потенциальные функции f(x) – убывающие функции от расстояния x до определенной точки. Для каждого вектора из поступившего на распознавание массива из k векторов вычисляются функции принадлежности к классу , где расстояние ,a _i – подгоночные коэффициенты, обеспечивающие необходимое “расширение-сжатие” потенциальных функций. Вектор считается элементом того класса, функция f_n(x) которого приняла наибольшее значение.

Для задачи с таким малым объемом обучающей выборки (m=32) и значительной контрольной выборкой (k=224) полученные примерно 77% правильно распознаваемых объектов говорят о разумном выборе признакового пространства. Кроме того, можно заключить, что данные очень хорошо поддаются структурированию.

Библиографический список

1. В.В. Попков. Концептуальные основы развития банковской системы России // Аналитический банковский журнал, №5, 2000, с. 21.-32.
2. Ф. Котлер Маркетинг менеджмент, С.-Пб: Питер Ком, 1998, 896с..
3. M. Rothschild Bionomics: Economy as Ecosystem: N.-Y.: Henry Holt and Co, Inc., 423 p. 1992.
4. В.В. Попков Д.Б. Берг О развитии банковской системы России // Банки и технологии, №1 2000 год, с.78 – 85.
5. S.A. Kauffman Origins of order: self-organization and selection in evolution, Oxford University Press, 1993, 709p.
6. Казанцев В.С. Задачи классификации и их программное обеспечение, М.: Наука, 1990.
7. Турбович И.Т., Гитис В.Г., Маслов В.К. Опознание образов, М.: Наука, 1976
8. Парышев К.С. Фролов В.Н. Банки в условиях системного кризиса: динамический рейтинг финансового состояния // “Налоги России”, №1(январь),1999, с. 14-26.
9. Edgar E. Peters Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics, John Wiley & Sons, 1994, 336p.
10. Парышев К.С., Берг Д.Б., Кузнецов Р.О. Проблема дифференцированного государственного регулирования российской банковской системы // Тезисы докладов Межрегиональной научно-практической конференции “Механизм государственного регулирования социально-экономического развития региона”, г. Екатеринбург: Институт экономики УРО РАН, 2000г., с. 129-131.