Таким образом, «математические веса» показателей базируются на точности определения этих показателей, что в банковском деле может быть неприемлемо. Так, показатель, имеющий большой «математический вес», при определении рейтинга КБ может играть незначительную роль и наоборот. Поэтому «финансовые веса» показателей КБ и, соответственно, коэффициентов уравнения рейтинга целесообразно определять по степени влияния этих показателей на выходную сумму указанного уравнения.
Для получения оценок функций влияния необходимо давать одному показателю уравнения (модели) определенное отклонение, фиксировать все остальные показатели и измерять выходной результат модели, т. е. отклонение результата модели от его опорного значения, которое определено выше и составляет W = 5,746.
Выбор отклонений показателей СБР от их средних значений осуществлялся с учетом ограничений, чтобы не создавать нереальные ситуации типа ОВ > СО и т.д. Расчет «финансовых весов» показателей СБР проводился дважды. На первом этапе отклонения показателей СБР от их средних значений брались в диапазоне плюс-минус 20 %. На втором этапе в качестве отклонений показателей СБР от их средних значений бралась плюс-минус одна ошибка оценки среднего арифметического соответствующего показателя СБР (см. таблицу). Результаты оценки «финансовых весов» показателей СБР по вышеуказанным двум этапам полностью совпали, что свидетельствует о корректности этих оценок.
Таким образом, были определены «финансовые веса» десяти показателей СБР: К, Ар, ЛА, ОВ, СО, ЗК, УФ, А, Пр, Кр. Используя эти «веса», можно легко находить «финансовые веса» коэффициентов модели и, соответственно, рейтинги КБ и РБС.
Технику определения «финансовых весов» показателей КБ покажем на примере капитала СБР. Варьируя значением капитала СБР $46,362 млн. (см. таблицу) в пределах плюс-минус 20%, получаем:
Аналогично рассчитаны и «финансовые веса» других показателей:
Р(Ар) = 0,00252 1/млн.; Р(СО) = 0,00223 1/млн.;
Р(УФ) = —0,11069 1/млн.; Р(ЗК) = 0,02166 1/млн.;
Р(ЛА) = 0,01537 1/млн.; Р(ОВ) = —0,00612 1/млн..;
Р(А) = —0,00370 1/млн.: Р(Пр) = 0,03532 1/млн..;
Р(Кр) = —0,00475 1/млн.
Полученные оценки «финансовых весов» показателей СБР свидетельствуют об их большом разбросе и о необходимости их масштабирования. Как видно из изложенных результатов, наибольшие «финансовые веса» имеют такие показатели как УФ, К, Пр, ЗК и ЛА.
Применение разработанной модели для оценки рейтингов КБ и РБС
Таким образом, получены «финансовые веса» всех показателей КБ, входящих в коэффициенты модели оценки рейтингов. Указанные «веса» для более удобного их использования необходимо масштабировать. С этой целью умножим все исходные «финансовые веса» на 100, после чего запишем эти «веса» в окончательном виде:
Р(УФ) = —11,069 1/млн..; Р(К) = 5,634 1/млн..; Р(Пр) = 3,532 1/млн..;
Р(ЗК) = 2,166 1/млн..; Р(ЛА) = 1,537 1/млн..; Р(ОВ) = —0,612 1/млн..;
Р(Кр) = —0,475 1/млн..; Р(А) = —0,370 1/млн..; Р(Ар) = 0,252 1/млн..;
Р(СО) = 0,223 1/млн..
Наличие отрицательных «финансовых весов» естественно, так как все входящие в модель рейтинга коэффициенты являются отношениями соответствующих показателей. Поэтому, если знаменатель какого-то отношения уменьшается, то это отношение растет и, следовательно, растет и искомый рейтинг. Это значит, что «финансовый вес» рассмотренного знаменателя в отношении будет отрицательным.
Полученные «финансовые веса» характеризуют значимость широко известных банковских показателей и коэффициентов в принятой модели оценки рейтингов. Автор предлагает общий математический подход к оценке рейтингов КБ и РБС. Разумеется, любой пользователь может включать в предложенную модель новые коэффициенты и исключать из нее уже существующие. Так, например, в модель можно включать коэффициент, характеризующий качество ссудного портфеля КБ с точки зрения наличия просроченной задолженности, коэффициент, показывающий долю кредитов в сумме работающих активов, что свидетельствует об активности КБ на рынке услуг, коэффициент клиентской базы, показывающий долю расчетных и текущих счетов в привлеченных ресурсах, коэффициент, показывающий, насколько КБ сохраняет разумное соотношение между ликвидностью и рентабельностью операций, различные кросс-коэффициенты и др.
Используя вышеприведенные «финансовые веса», для СБР, характеризующего РБС в целом, получаем, что рейтинг СБР и, соответственно, рейтинг системообразующего ядра РБС составляет W = 16,183. Заметим здесь, что рейтинг СБР — это рейтинг центра группирования российских банков. Это значит, что рейтинги отдельных КБ могут быть как выше, так и ниже рейтинга СБР.
Для иллюстрации работоспособности предложенного метода рассчитаем рейтинги нескольких КБ, находящихся в РБС на различных уровнях иерархии:
Газпромбанк ... 15,240, Евротраст ... 19,020, Желдорбанк ... 27,988, Автогазбанк ... 19,800 и т. д.
Как следует из приведенных оценок, рейтинги банков-гигантов типа Газпромбанк могут быть ниже рейтингов более мелких банков. Это значит, что рейтинг КБ зависит не столько от его размера, сколько от его организации. Кроме того, этот количественный факт свидетельствует и о том, что закрытие малых и средних российских банков является преждевременным [8].
Таким образом, предложен математический метод количественной оценки рейтингов отдельных КБ и РБС в целом. Метод позволяет классифицировать КБ по экономическому состоянию на основе модели и введенных «финансовых весов» показателей КБ. Метод также позволяет с необходимой периодичностью оценивать рейтинги КБ и РБС во времени, что может являться основой для их прогнозирования в интересах реализации оптимального управления как отдельными КБ, так и РБС в целом.