Публикации

Intersoft Lab в СМИ - истории успеха клиентов, интервью и мнения экспертов компании, обзоры рынка CPM

Адекватная модель трансфертного управления ресурсами банка в условиях дефицита капитала

В статье для Bankir.Ru Ольга Морозова (Intersoft Lab) анализирует причины, сдерживающие практическое применение трансфертного управления ресурсами в российских банках, и показывает ограничения упрощенной методики, использующей матрицу фондирования.

По данным ЦБ [1] на 1/09/2014 каждый четвертый российский банк получил доналоговый убыток. Количество банков, показывающих отрицательный финансовый результат, с начала года возросло с 88 до 217, а общий объем их убытков превысил 60 млрд. рублей. Впечатляет и представленная на рис. 1 динамика роста доли убыточных банков и их совокупного убытка. За неполных три года убыточных КО стало в 5 раз больше, а их убытки выросли более чем в 10 раз. Отметим, что анализировать эти данные следует с поправкой на величину безвозмездной помощи акционеров, объем которой составил только в первом полугодии 2014 года более 32 млрд. рублей. По правилам РСБУ эти суммы относятся на прибыль, что существенно искажает оценку реальных результатов деятельности банков.

Рис.1. Объем убытков текущего года, млн. руб. [1]

Снижение рентабельности банковского бизнеса прогнозировалось давно и традиционно связывалось с ухудшением качества кредитных портфелей, ростом просроченной задолженности и расходов на создание резервов на возможные потери по ссудам. В текущем году ситуацию усугубило ухудшение условий фондирования: рост ставок ЦБ и закрытие зарубежных рынков капитала в связи с санкциями. Наметившиеся тенденции ограничивают возможности повышения собственных средств банка, в то время как регулятор ужесточает требования к величине и качеству капитала (нормативы Н1.1, Н1.2, Н1.0) и рекомендует банкам и их акционерам пересмотреть подходы к проведению дивидендной политики в сторону повышения норм реинвестирования прибыли [2]. В результате банки испытывают острейший дефицит капитала. Безвозмездная помощь акционеров является простейшим, а для некоторых КО единственным способом быстро нарастить капитал для сохранения жизнеспособности. Но как долго собственники бизнеса будут готовы отказываться от прибыли? Как банку удержать акционеров и привлечь новых? Правильный ответ – это обеспечить акционерам прибыль, сопоставимую со средним показателем возврата от инвестиций в капитал на рынке. А это значит, что необходим переход к более «тонкому» управлению банком в целях увеличения эффективности инвестиционных процессов и бизнеса в целом. Руководителю необходимо видеть объективную и максимально детальную картину формирования прибыли\убытков, с тем, чтобы выявить «слабые звенья» и оптимизировать внутренние цепочки формирования прибыли. Для расчета маржи прежде всего необходимо знать стоимость ресурсов (стоимость фондирования), определить которую наиболее точно можно на основании внутрикорпоративных трансфертных цен.

В основе системы трансфертного управления ресурсами лежит модель фондирования. Существуют две базовые модели:

  1. Модель, основанная на построении матрицы фондирования, основная идея использования которой сводится к выполнению «квитовки» внешних активов и пассивов. Данный метод предполагает предварительное определение принципов фондирования активов за счет подходящих по уровню ликвидности пассивных операций банка и задание допустимой величины дисбаланса структурной ликвидности. Управляя величиной структурного дисбаланса, банк получает дополнительную прибыль за счет фондирования более дорогих долгосрочных активов более дешевыми краткосрочными пассивами. Данная модель имеет ряд ограничений. В частности, группировка активов и пассивов выполняется произвольно (на основании «здравого смысла и принципов наилучшей банковской практики», а также с учетом ресурсной базы банка). Экспертами [3] отмечается нестабильность матрицы, требующая использования в расчете усредненных за отчетный период остатков по статьям баланса и делающая данный метод недостаточно надежным для прогнозирования.
  2. Модель согласованной ставки (Matched Rate Method) или кривой альтернативной/безрисковой доходности (yield curve). Данная модель основана на гипотезе о том, что проведение любой активной операции сопровождается приобретением внутренних ресурсов такой же валюты и срочности, а проведение пассивной операции – аналогичным внутренним размещением. Ставки по внутренним транзакциям определяются по кривой безрисковой доходности в зависимости от даты, срочности и валюты операции. Данная модель обеспечивает максимально возможный уровень детализации, так как рассчитывается трансфертная цена для каждой сделки, что позволяет оценить трансфертный доход\расход в любом аналитическом разрезе (по подразделению, продукту, клиенту, проекту, бизнес-направлению, клиентскому менеджеру и т.д.).

В большинстве российских банков, практикующих трансфертное управление, используется матрица фондирования [4]. Это наиболее простая, наглядная и легко автоматизируемая даже средствами Excel методика, подходящая прежде всего для оценки дохода банка, полученного за счет дисбаланса активов и пассивов банка по срокам привлечения/размещения. Эта методика не обеспечивает соответствующей точности управления и позволяет оценить трансфертные доходы\расходы только по группам статей баланса, чего явно недостаточно для целей оптимизации управления в условиях дефицита капитала и отсутствия сверхприбылей.

Трансфертное управление с использованием потенциально более мощной модели согласованной ставки до сих пор не получила широкого распространения в российских банках (в отличие от зарубежных), поскольку воспринимается банками как слишком сложное и ресурсоемкое. Такая оценка объясняется двумя причинами. Первую причину можно охарактеризовать как «методологический GAP». Формирование методики трансфертного управления с нуля или переход от матрицы фондирования к методу согласованной ставки требуют постановки соответствующей методики в банке, включающей определение правил построения и актуализации безрисковых кривых доходности, определение правил расчета сроков фондирования для всех финансовых инструментов, с учетом возможного изменения этих правил при наступлении определенных событий по сделкам (досрочное погашение, реструктуризация и пр.), определение порядка расчета трансфертных доходов\расходов по сделке. Более того, в силу сложности модели и объемности вычислений оценить работоспособность методики в полном объеме можно только после ее автоматизации. Модель ТУР содержит большое количество полуэмпирических параметров и параметров, определяемых на основании мотивированного суждения специалистов (безрисковые ставки привлечения\размещения, методы расчета срока фондирования, объемы неснижаемых остатков и др.). Очевидно, что корректно подобрать параметры модели такой сложности можно только итерационным путем. А если разработка методики и автоматизация выполняются разными исполнителями, каждая итерация может потребовать существенных доработок или даже перепроектирования решения. Именно отсутствие простой обратной связи между выходом модели согласованной ставки и ее параметрами является основной причиной неуспеха ряда проектов по автоматизации трансфертного управления. Здесь уместно упомянуть о второй причине, назовем ее «технологический GAP», связанной с отсутствием на рынке адекватного бизнес-ожиданиям тиражного программного решения для автоматизации трансфертного управления. Реализация модели согласованной ставки требует, чтобы информационная инфраструктура банка позволяла централизованно собирать информацию по сделкам со срочными финансовыми инструментами и средствами до востребования, определять трансфертную цену для каждой сделки на основании безрисковой кривой доходности, соответствующей валюте сделки, и рассчитывать трансфертный доход-расход.

Именно эту свободную на сегодня нишу занимает приложение ИСЛ «Трансфертное управление ресурсами», функционирующее на платформе хранилищ данных «Контур». Основное достоинство приложения – высокий уровень адаптивности, позволяющий автоматизировать любую конфигурацию модели согласованной ставки и без программирования менять параметры модели (по сути, настройка модели может выполняться бизнес-пользователями). Это обеспечивает возможность адаптировать или даже разрабатывать методику трансфертного управления в процессе внедрения приложения и обеспечивает крайне сжатые сроки проекта (3–4 месяца). Приложением поддерживаются: ведение трансфертных кривых, группировка однородных ресурсов в портфели, настройка правил расчета трансфертных цен с использованием различных стандартных методов определения срока фондирования, раздельные алгоритмы расчета срока фондирования для срочных финансовых инструментов и средств до востребования, расчет трансфертных цен по связанным сделкам.

Выводы

Трансфертное управление ресурсами является одним из мощнейших инструментов финансового менеджмента, пригодным для оптимизации ценообразования, управления структурной ликвидностью, оценки рентабельности подразделений, направлений бизнеса, продуктов, проектов, клиентов.

Широкое распространение трансфертного управления ресурсами в российских банках сдерживается в первую очередь отсутствием у банков адаптированных для текущих бизнес-потребностей методик и сложностью информационного обеспечения.

Литература

  1. Обзор банковского сектора Российской Федерации. Центральный банк Российской Федерации, № 144, октябрь 2014
  2. Обзор финансовой стабильности, Центральный банк Российской Федерации, 2013
  3. Поморина М. А. Концепция финансового управления в системе стратегического менеджмента банка,  Диссертация на соискание ученой степени, д.э.н. – М.: ГУУ, 2009. – 366 с.
  4. Никишев Ю.Ю. Количественная оценка эффективности казначейства банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке, № 4, 2005

Автор: Ольга Морозова, к.т.н., доцент кафедры «Бизнес-информатика» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, эксперт компании Intersoft Lab

Источник: Bankir.Ru, 24.11.2014