Обзор методов оценки рейтингов коммерческих банков

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. 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.

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.