76
Где Yi (Xi) – входные параметры модели, Z1 (Y1) – целевая функция
первого этапа, Zi (Yi,Zi-1) – целевая функция i-го этапа.
При разработке модели использовалась модель «черного ящика», для
которой характерно использование различных входных параметров,
изменение которых под воздействием вероятностных факторов трудно
определимо. Таким образом, автором финансовая модель инвестиционного
проекта банка была дополнена временными фактором и фактором
несоответствия итогового результата ожидаемому, воздействие которых
определяется при помощи экспертного анализа.
Так как параметры модели принятия решения для выбора стратегии
управления кредитными рисками трудно задать точными цифровыми
значениями, то для оценки целевой функции наиболее подходящим будет
использование метода экспертных оценок. Это объясняется тем, что для
каждого проекта наиболее значимым будут тот или иной параметр и не так
важны остальные.
В данном случае важным будет являться экспертная оценка важности
каждого из критериев, которая будет оцениваться на основе весовых
коэффициентов. Эксперт на основе своих знаний и опыта ранжирует
вероятность и значимость воздействия каждого показателя на целевую
функцию и делает вывод о значимости и приоритетности того или иного
фактора путем простановки ему ранга.
В качестве экспертов выступают специалисты в различных областях
финансовой деятельности: в сфере оценки кредитоспособности,
макроэкономических показателях и др. Таким образом, после проведенного
анализа входные данные на уровне эксперта имеют вид вектора:
????
????
, (1)
Где n – количество показателей.
77
Тогда целевая функция i-го этапа будет иметь вид:
????
????
????
????
????
????
????????
Где m – количество экспертов,
- весовой коэффициент j-го эксперта (
).
Оптимальное значение целевой функции определяется как
минимальное значение по столбцу:
опт
????
????
-
????
????
, (3)
На этапе планирования и реализации в качестве входных параметров
могут выступать экономические показатели реализации плановых
инвестиционных проектов или экономические показатели деятельности
предприятия-заемщика, бюджет предприятия-заемщика. Выбор метода и
степени оптимизации функции зависит от мнения экспертов и с учетом
специфики предприятия.
Используя данную схему, мы получим возможность воздействовать
на отклонения и риски на каждом этапе реализации кредитного проекта.
Т.е., рассматривая разные кредитные проекты и их экономическую
эффективность, мы получим массив данных, например, прибыли от
инвестиционных проектов, из которых выберем проект, имеющих
наименьшее значение кредитного риска или же допустимое значение. При
этом диапазон допустимых значений риска принимается специалистами
банка.
78
Рассмотрим модель принятия решения, описанную выше, для этапа 1,
т.е. определим какие проблемы есть у банка. При этом возьмем на себя
функции нескольких экспертов (Таблица 2).
Таблица 2 - Диагностика банковских рисков
Проблема
Выводы экспертов
Оптимальное
значение
целевой
функции
Э1
Э2
Э3
Э4
Э5
0,6
0,4
1
0,9
0,2
Кризис
платежеспособности
заемщиков-физ.лиц.
5
6
6
7
7
19,1
Кризис малого
бизнеса
3
2
5
2
1
9,6
Кризис
промышленного
комплекса
7
5
3
5
5
14,7
Высокая
закредитованность
населения
8
7
8
6
8
22,6
Снижение
численности
работоспособного
населения
2
4
7
8
3
17,6
Проблемы
финансирования
социальной сферы
1
1
1
1
2
3,3
Проблема
финансовых
ресурсов
6
7
2
4
6
13,2
Проблема
внешнихзаймов
4
3
4
3
4
11,1
При расчете в качестве входных параметров нами были взяты
показатели финансового положения предприятий и малого бизнеса,
состояние платежеспособности населения и др. Таким образом, мы видим,
что основной проблемой города признана проблема высокой
закредитованности населения, получившая наибольшее количество баллов,
даже с учетом весовых коэффициентов экспертов. На втором месте стоит
снижение численности работоспособного населения.
79
В заключение отметим, что управление кредитными рисками требует
высокой квалификации банковских специалистов, которые должны не только
владеть основами современного количественного финансового анализа, но и
обладать высокой профессиональной интуицией.
В заключение отметим, что управление кредитными рисками требует
высокой квалификации банковских специалистов, которые должны не только
владеть основами современного количественного финансового анализа, но и
обладать высокой профессиональной интуицией.
3.3. Совершенствование системы оценки деятельности кредитных
организаций с целью повышения стабильности банковской системы на
микроуровне
Как было сказано в предыдущих разделах работы, стабильность
банковской системы напрямую зависит от эффективности оценки рисков, в
первую очередь кредитных. Предложенная выше модель оценки рисков
требует профессионального подхода со стороны менеджмента кредитной
организации. Учитывая, что банк является в первую очередь коммерческой
финансовой организацией, к ней также применим современный подход
оценки на основе ключевых показателей деятельности. Польза системы KPI
для руководства банка очевидна. Система ключевых показателей
эффективности позволяет устанавливать приоритетные задачи, транслируя
их по всей вертикали управления - от топ - менеджеров до рядовых
сотрудников. Дает возможность мотивировать работников на решение
поставленных задач. А также помогает своевременно диагностировать «узкие
места» в работе банка, в том числе обеспечения стабильности и повышения
прибыльности и ликвидности кредитной организации.
Перспективным направлением совершенствования современных
систем стимулирования менеджеров является применение стоимостного
подхода к измерению результатов финансово-хозяйственной деятельности
предприятий. Финансовое стимулирование управленческого персонала банка
80
на основе стоимостных показателей эффективности бизнеса позволяет
создать более благоприятные условия для концентрации усилий
управляющих кредитной организации на задаче максимизации создаваемой
стоимости для акционеров.
Ведущими западными консалтинговыми фирмами разработано
несколько альтернативных моделей оценки эффективности бизнеса, которые,
по мнению многих специалистов, адекватней измеряют результаты
деятельности банка, чем традиционные бухгалтерские модели, основанные
на показателях прибыли или рентабельности капитала.
Рассмотрим основные положения модели экономической добавленной
стоимости (EVA).
Экономическая добавленная стоимость рассчитывается на основе
показателя бухгалтерской прибыли по формуле 4:
EVA=NOPAT-WACC*IC (4)
где NOPAT(net operating profit after taxes) - чистая операционная
прибыль за вычетом налогов;
WACC- средневзвешенные затраты на привлечение капитала;
IC (invested capital) – вложенный капитал.
Принимая во внимание, что рентабельность вложенного капитала
(ROI) определяется как
ROI=NOPAT/IC (5)
формула 4 может быть записана в следующем виде:
EVA=(ROI-WACC)*IC (6)
Как следует из формулы 6, если рентабельность использования
совокупных средств инвесторов (RОI) превышает средневзвешенные затраты
на привлечение капитала (WACC), компания создает добавленную стоимость
для своих инвесторов. Однако право на ее получение имеют только
акционеры, так как размер требований кредиторов зафиксирован в
соответствующих договорах и не зависит от уровня эффективности работы
компании. Таким образом, положительная величина EVA свидетельствует о
81
том, что компания создает добавленную стоимость для своих собственников,
отрицательная величина сигнализирует о разрушении акционерной
стоимости.
При этом, применение ключевых показателей деятельности
предполагает не просто оценку эффективности деятельности, но и
использование данных коэффициентов для стимулирования деятельности
сотрудников банка, в частности менеджеров.
Рассмотрим применение этой концепции на примере ПАО «АК
БАРС».
Для начала рассчитаем финансовые показатели устойчивости
кредитного учреждения по формулам, приведенным выше, и на основе
финансовой отчетности (Приложение 7).
Таблица 3 - Экономические нормативы
Показатель
Нормативное
значение
01.01.2016
01.01.2017
01.01.2018
Н1, достаточности
капитала
min 10%
12,7%
15,5%
12,9%
Н2,мгновенной
ликвидности
min 15%
53,5%
45,4%
32,0%
Н3,текущей
ликвидности
min 50%
77,6%
85,0%
89,0%
Н4, долгосрочной
ликвидности
max 120%
65,4%
50,7%
93,9%
Из таблицы 3 видно, что расчетные показатели ликвидности
находились на достаточно высоком уровне, что демонстрирует наличие
сбалансированной структуры активов и пассивов Банка, достаточность
ликвидных активов для покрытия текущих обязательств и непредвиденных
оттоков привлеченных денежных средств.
На основании отчетных данных Банка была проведена оценка
финансовой устойчивости по методике Кромонова В.С. (табл. 4).
82
Таблица 4 - Анализ устойчивости банка по методике Кромонова
В.С.
№
Наименование показателя
На
01.01.2016
На
01.01.2017
На
01.01.2018
К1
Генеральный коэффициент
надежности
0,20
0,19
0,19
К2
Коэффициент мгновенной
ликвидности
0,54
0,45
0,32
К3
Кросс - коэффициент
1,25
1,25
1,33
К4
Генеральный коэффициент
ликвидности
0,38
0,38
0,41
К5
Коэффициент защищенности
капитала
0,29
0,29
0,23
К5
Коэффициент фондовой
капитализации прибыли
16,16
23,11
23,11
N
Генеральный показатель
надежности, в %
50,47
66,08
66,51
Генеральный показатель надежности, являющийся итоговым
показателем, свидетельствует о том, что «АК БАРС» более чем на 66%
соответствует понятию «оптимальный», что является удовлетворительным
результатом для банка.
Оценка экономической отдачи собственного капитала показана в
табл.5:
Таблица 5 – Расчет экономической отдачи собственного капитала
Показатели
Значения
На
01.01.2016
На
01.01.2017
На
01.01.2018
Посленалоговая прибыль
32 450
10 874
18 745
Доналоговая прибыль
43 189
19 784
35 478
Операционные доходы
174 756
98 286
181 117
Активы
21 457
29 249
27 621
Собственный капитал
8 816
10 043
12 256
Прибыльность
0,736
0,558
0,503
Маржа прибыли
0,250
0,196
0,213
Уровень эффективности
использования активов
3,21
4,047
5,452
Мультипликатор капитала
2,11
2,18
1,53
Экономическая отдача
собственного капитала
0,139
0,059
0,098
83
Из таблицы 5 видно, что в течение исследуемого периода
экономическая отдача собственного капитала банка была положительной,
что говорит об эффективности его использования, однако происходили
изменения ее величины: сначала она снизилась с 0,139 на 01.01.16 до 0,059 на
01.01.17, а затем имела тенденцию к росту до 0,129 на 01.01.18. Факторные
составляющие экономической отдачи капитала имели такой же характер
изменения (кроме эффективности использования активов), то есть они
оказали отрицательное воздействие величину экономической отдачи
капитала в 2015 г. и почти все – положительное влияние на экономическую
отдачу капитала в 2016 и 2017 г.г
Оценим мультипликативный эффект капитала (табл. 6), то есть
определим эффективность структуры совокупного капитала банка.
Таблица 6 - Расчет мультипликативного эффекта капитала
Показатели
Значения
На
01.01.2016
На
01.01.2017
На
01.01.2018
Прибыль
32 450
10 874
18 745
Привлеченные средства
53 401
73 013
138 926
Процентные расходы
4 620
4 512
7 376
Уровень процентной ставки по
привлеченным средствам
8,58%
5,37%
5,92%
Активы
21 457
29 249
27 621
Собственный капитал
8 816
10 043
12 256
Мультипликатор капитала
2,11
2,18
1,53
Экономическая рентабельность
11,23%
6,82%
7,39%
Мультипликативныйэффект
капитала
13,41%
6,84%
7,55%
Анализ данных таблицы 6 показывает, что мультипликативный
эффект капитала (МЭК) положителен, следовательно: структуру капитала
банка можно считать эффективной – достигнута сбалансированность между
собственным и заемным капиталом. Но банк недостаточно эффективно
84
использует мультипликативный эффект, поскольку на протяжении всего
анализируемого периода величина мультипликатора капитала была ниже
оптимального значения (8 единиц).
Оценим эффективность управления активами и пассивами, для этого
рассчитаем добавленную стоимость капитала (табл. 7).
Таблица 7 - Расчет добавленной стоимости капитала
Показатели
Значения
На
01.01.2016
На
01.01.2017
На
01.01.2018
Собственный капитал
8 816
10 043
12 256
Прибыль
32 450
10 874
18 745
Процент дохода на
собственный капитал
3,191
0,962
0,896
Процентные расходы
4 620
4 512
7 376
Привлеченные средства
53 401
73 013
138 926
Норма процента на
привлеченный капитал
0,0858
0,0537
0,0592
Добавленная стоимость
8 745
9 122
10 256
Анализ данных таблицы 7 показывает, что величина добавленной
стоимости, создаваемой собственным капиталом банка, на протяжении всего
исследуемого периода была значительно больше нуля (минимально
допустимого значения), то есть величина дохода, получаемого банком на
совокупный капитал, была выше величины дохода, выплачиваемого по
привлеченному капиталу клиентам.
Таким образом, можно сделать вывод, что на дынный момент времени
показатели банка находятся в пределах нормативных значений, что
свидетельствует о его финансовой устойчивости. Кроме того, некоторые
показатели финансовой устойчивости имеют тенденцию к росту.
Учитывая рост показателей добавленной стоимости и нормы прибыли
в анализируемом периоде, можно рекомендовать банку расширять свои
85
финансовые операции и принимать к осуществлению все прибыльные
проекты.
Прибыльность проектов и эффективность деятельности банка в
значительной степени зависит от менеджмента банка.
По данным расчета видно, что финансовая устойчивость банка
находится на достаточном уровне. Однако, рост добавленной стоимости не
высок. При этом, в 2015-2016 годах банк находился в кризисном состоянии,
из которого его удалось с трудом вывести, заменив значительное количество
управляющих отделами. Это позволило стабилизировать финансовую
устойчивость банка на микро-уровне.
На данный момент времени менеджеры банка получают
вознаграждение в зависимости от эффективных показателей деятельности
как банка в целом, так и отделов конкретно. Однако, эта результативность не
зависит от добавленной стоимости.
Поскольку в соответствии с современной теорией управления,
основной целью функционирования любой коммерческой компании, в том
числе кредитной организации, является максимизация благосостояния ее
собственников, необходимо проанализировать динамику экономической
добавленной стоимости «АК БАРС» Банка за последние 5 лет.
В рамках настоящей работы разрабатывается модель стимулирования,
в которой основным элементом является целевое (ожидаемое) изменение
EVA, устанавливаемое на предстоящий период, в зависимости от величины
которого и фактически полученных результатов определяются размеры
вознаграждений менеджеров.
Базовая формула предлагаемой модели стимулирования менеджеров
выглядит следующим образом:
Бонус = целевой бонус + у х (∆EVA
факт
- ∆EVA
цел
) (7)
где: целевой бонус - вознаграждение за достижение ожидаемого
инвесторами уровня EVA;
∆EVA
факт
- фактическое изменение EVA за оцениваемый период;