Смекни!
smekni.com

Банковские кризисы (стр. 10 из 14)

Наиболее распространенные определения валютных и банковских кризисов сформулировали соответственно Франкель и Роуз (Frankel and Rose, 1996) и Демиргук-Кунт и Детражиа (Demirguc-Kunt and Detragiache, 1998).

Франкель и Роуз предложили под валютным кризисом понимать 25% номинальное обесценение национальной валюты, сопровождающееся 10% увеличением темпа обесценения валюты по сравнению со средним уровнем последних 5 лет.

Согласно Демиргук-Кунт и Детражиа ситуация в банковской системе может быть оценена как кризисная, если выполняется одно из перечисленных условий:

- доля неработающих активов в общем объеме активов превышает 10%;

- затраты на восстановление банковской системы превышают 2% ВВП;

- проблемы банковского сектора приводят к национализации значительной (свыше 10%) части банков;

- происходит массовое изъятие депозитов или налагаются ограничения по их выплатам, объявляются «банковские каникулы».

Поиск факторов, играющих важную роль в формировании кризисной ситуации на финансовом рынке (лидирующие индикаторы кризиса), с помощью эконометрических методов исследования активно начался в 1990-ые годы. Очевидную задержку в появлении эмпирических исследований по отношению к теоретическим работам можно объяснить двумя причинами. Во-первых, анализ причин кризисов с помощью математико-статистических методов требует наличия протяженного ряда наблюдений. Во-вторых, было необходимо разработать соответствующие методики исследования.

Было разработано три разных подхода к определению факторов кризисов. Первый подход состоит в выявлении с помощью стандартной регрессионной техники (OLS) вклада различных факторов в формирование кризисов.

Стандартные регрессии применяются для выявления причин валютных кризисов. Такой подход не позволяет определить время начала кризиса, однако, с его помощью можно установить, какие страны могут подвергнуться спекулятивной атаке на национальную валюту в случае негативного изменения ситуации на мировых финансовых и торговых рынках.

Впервые данный метод был применен Саксом, Торнеллом и Веласко (Sachs, Tornell, Velasco, 1996) для исследования причин мексиканского кризиса 1994-95 годов (метод STV). Метод STV предполагает, что факторы обладают предсказательной силой в отношении валютных кризисов, если каждое индивидуальное значение пераметра bi и их сумма статистически отличаются от 0 в уравнении:

,

где Ind – значение кризисного индекса;

Fi – значение объясняющей переменной (или конкретное значение фактора или дамме-переменная, принимающая значение 0 или 1 в зависимости от того, превосходит ли значение фактора установленный критический уровень или нет).

Данными авторами было показано, что предрасположенность страны к кризису в тот период была тем больше, чем ниже был уровень покрытия золотовалютными резервами денежной массы (М2), чем больше была переоценена национальная валюта в реальном выражении по отношению к уровню тренда и чем выше в предшествующие годы были темпы роста коммерческой задолженности частного сектора перед банками.

Кроме того, Сакс и соавторы (Sachs, Tornell, Velasco, 1996) показали, что в случае, если государство имеет низкие резервы и переоцененную валюту, вероятность возникновения кризиса и его относительная сила будет тем больше, чем выше доля краткосрочных средств в структуре привлеченного капитала и выше доля государственных расходов в ВВП.

Аналогичные результаты были получены Торнеллом (Tornell, 1999) при исследовании азиатского кризиса 1997 года. Он показал, что три выделенные Саксом и соавторами фактора (соотношение М2 / золотовалютные резервы, превышение реального обменного курса над трендовым уровнем и скорость роста банковских кредитов) могут объяснить 44% колебаний кризисных индексов в странах, пострадавших от азиатского кризиса в 1997-98 годах. Следует отметить, что Торнелл в значительной мере модифицировал метод STV. В отличие от более ранней методики, в которой реальная переоцененность валюты и скорость роста кредитов рассматривались как высокие, если их значения принадлежали к верхнему квартилю, Торнелл выделил критические значения каждого из факторов и использовал в качестве объясняющих переменных случаи превышения фактическими значениями установленных критических уровней. Берг и Патилльо (Berg and Patillo, 1999) показали, что предсказательная способность первоначального, немодифицированного метода STV по отношению к азиатскому кризису достаточно низка, т.е. отсутствует статистически значимая зависимость между величиной кризисного индекса и значениями рассматриваемых переменных. Корреляция между фактическим значением кризисного индекса и вычисленного с помощью регрессии статистически не отличалась от 1.

Следует отметить, что выявленная зависимость между высокой коммерческой задолженностью частного сектора перед банками и вероятностью возникновения валютного кризиса объясняет, почему финансовым кризисам достаточно часто предшествует либерализация движения средств по капитальным счетам платежного баланса (Demirguc-Kunt and Detragiache, 1998; Hardy and Pazarbasioglu, 1998; Kaminsky, 1999)

Как показывает практика, приток капитала на развивающиеся рынки ведет к резкому росту соотношения кредиты/ВВП. Значительный рост данного соотношения, как было показано во многочисленных работах (Demirguc-Kunt and Detragiache, 1998; Kaminsky, 1999; Tornell, 1999), может служить индикатором кризиса.

Существуют логичные объяснения подобной взаимосвязи. В условиях информационной закрытости предприятий реального сектора, наблюдаемой на многих развивающихся рынках, банки часто не в состоянии адекватно оценить качество кредитных заявок. Поэтому эффективность вложения привлеченных ими иностранных средств оказывается недостаточно высокой (Caprio and Klingbiel, 1996; Mishkin, 1998). Информационная закрытость реального сектора также обуславливает высокую концентрацию ссуд: средства направляются в основном в тесно связанные с банками предприятия (акционеры, крупнейшие клиенты). Кроме того, высокая стоимость кредитных ресурсов приводит к возникновению ситуации неблагоприятного отбора (adverse selection), когда значительная часть спроса предъявляется компаниями, которые заведомо не могут расплатиться по займу (Stiglitz and Weiss, 1981; Mishkin, 1998).

Поэтому рост объема кредитов, во-первых, может сопровождаться увеличением величины просроченной задолженности, а, во-вторых, повышением зависимости финансового состояния банков от благополучия отдельных заемщиков (рост риска концентрации вложений). Следует также отметить, что информационная закрытость характерна не только для производственного, но и для банковского сектора. В результате этого надзорный орган оказывается не в состоянии своевременно отслеживать изменения в банковском секторе, выявлять неплатежеспособные кредитные организации и своевременно их ликвидировать, а также ограничивать принятие банками избыточных рисков (Brunner and Meltzer, 1988; Mishkin , 1998).

Другие два метода, о которых пойдет речь далее, одинаково пригодны для выявления причин как банковских, так и валютных кризисов.

Метод, предложенный Камински, Лизондо и Рейнхарт (KLR) (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1997), позволяет расширить по сравнению с методом STV число рассматриваемых факторов - возможных индикаторов кризиса. Основной задачей данного метода является обнаружение показателей, свидетельствующих о возможности наступления кризиса в течение 24 месяцев (система ранних индикаторов).

Объясняющая переменная посылает сигнал, когда ее значение превышает критический уровень. При этом сигнал рассматривается как «хороший», если кризис происходит в течение 24 месяцев после этого. Метод KLR интересен тем, что критические значения, которые определяются по принципу минимизации шума, являются уникальными для каждой страны.

В свою очередь величина шума рассчитывается следующим образом. В системе возможно существование ошибок двух типов: во-первых, кризис мог произойти, а экзогенная переменная не превысить критического уровня (ошибка 1 типа (B)), во-вторых, экзогенная переменная могла превысить критическое значение, а кризис не произойти (ошибка 2 типа (D)).

Кризис случился в течение 24 месяцев Кризиса не произошло
Сигнал A B
Отсутствие сигнала C D

Шум в данном случае равен отношению доли ошибок второго типа в общем числе сигналов (количестве случаев превышения переменной критической отметки) к удельному весу хороших сигналов в общем числе случаев кризиса:

.

Переменная может быть признана как ранний индикатор кризиса в том случае, если значение шума будет меньше 1.

На примере валютных кризисов, произошедших в 20 развитых и развивающихся странах в период с 1970 по 1995 год, Камински и соавторы показали, что в качестве ранних индикаторов валютного кризиса могут рассматриваться следующие факторы:

· высокий по отношению к ВВП внутренний кредит;

· быстрый рост денежного предложения;

· отток средств вкладчиков из банков;

· снижение экспорта, вызванное неблагоприятными шоками на мировом рынке;

· переоцененность национальной валюты в реальном выражении;

· высокие процентные ставки на международном рынке капитала;

· значительный внешний долг;

· значительный внешний долг;

· слабое покрытие резервами краткосрочных обязательств;

· низкие темпы роста экономики;

· негативные шоки на фондовом рынке.

Кроме того, валютный кризис в одной стране повышает вероятность его возникновения в других странах, прежде всего тех, которые расположены в одном и том же регионе и (или) активно связаны с нею по торговым каналам (эффект «заражения»).

Список факторов банковского кризиса отличается от списка факторов валютного кризиса незначительно. Из 12 индикаторов валютных кризисов и 14 – банковских кризисов 11 являются общими (Kaminsky, 1999). В отличие от валютных кризисов вероятность возникновения неблагоприятных событий в банковском секторе увеличивается в случае оттока капитала и роста реальных процентных ставок на национальном финансовом рынке. Это еще раз показывает тесную взаимосвязь банковских и валютных кризисов и их схожесть по механизмам формирования.