Крупнейшие банки России: итоги кризиса

Часть II. Лидеры рынка (попытка микроанализа)

Кто набирает вес на рынке

Острота стоящих перед банковской системой России проблем делает макроанализ ее показателей недостаточным. "Средняя температура по больнице" в условиях все большего расслоения крупнейших банков и множащихся трудностей, переживаемых грандами банковского сообщества, становится все менее информативной. В этой связи весьма перспективным направлением анализа представляется исследование динамики ключевых показателей деятельности отдельных банков с выделением их характерных классов (кластеров).

Мы предприняли попытку такого анализа по 66 банкам, входящим в список крупнейших, по данным ИЦ "Рейтинг", за последние четыре полугодия (с середины 1994 года) -- по ним имелись непрерывные ряды. При этом предварительный анализ на более длинных рядах показал, что существенные расхождения в динамике начались у банков именно два года назад.

Здесь необходимо заметить, что мы использовали именно первичные данные ИЦ "Рейтинг", а не результаты их последующей обработки в рамках построения рейтинга надежности ИЦ "Рейтинг".

С точки зрения достоверности информации, данные рейтинга вполне надежны. Во-первых, они берутся из официальных банковских отчетов и подтверждены аудиторами. Во-вторых, перед публикацией в сводной таблице ИЦ "Рейтинг" еще раз подтверждает данные официальных отчетов у руководства банков. Казалось бы, гарантий хватает. Но любой вправе заметить, что банкиры способны (естественно, в рамках какого-то люфта) приукрасить отчетность, несмотря на аудиторский контроль и пристальное внимание со стороны ЦБ, Госналогслужбы и Комитета по валютно-экспортному контролю. Наверное, так оно и есть, но особенности внутренней бухгалтерии в большей степени искажают именно статические картинки. Соотношение в квалификации и методах учета бухгалтерских служб разных банков в этом случае прямо влияет на взаиморасположение банков в пространстве "хорошо-плохо". Но если мы берем динамические ряды, отталкиваемся в анализе от соотношений в динамике тех или иных показателей баланса, то искажения не так существенны, ибо носят систематический характер. Иными словами, бухгалтерия банка может с течением времени все более умело "прятать прибыль", но научиться за пару лет прятать вместо 10%, скажем, 90%, да еще так, чтобы баланс не потерял признаков достоверности в глазах контролирующих инстанций, -- это вряд ли реально, особенно в банках, которые "родились не вчера".

Итак, попытаемся разобраться в том, как отдельные банки выглядят на фоне общих тенденций и по отношению друг к другу.

Результаты кластеризации по двум ключевым признакам представлены в списке 1 (кластеризация по динамике дефлированных активов) и списке 2 (кластеризация по динамике доли кредитов в активах).

По динамике дефлированных активов рассмотренная нами выборка банков может быть расщеплена на пять характерных кластеров.

I. Интенсивный рост.
II. Затухающий рост.
III. Стабилизация.
IV. Медленный спад.
V. Интенсивный спад.

Характерные траектории динамики по кластерам показаны на графике 9.

Среди банков, входящих в кластер I и постоянно наращивающих свой "вес" на рынке без признаков насыщения, незнакомцев нет. Это Сбербанк РФ (причина акселерации роста активов которого была обсуждена выше), Газпромбанк, опирающийся на часть денежных потоков "Газпрома", а также Московский национальный банк и Мосстройэкономбанк, пополнившие свои активы за счет строительного бума в Москве. Резко выдвинулись во втором полугодии и продолжают удерживать отвоеванные позиции банки кластера II, среди которых три уполномоченных банка муниципий и Онэксимбанк, активно расширявший свою клиентскую базу.

Характерно, что в кластерах роста сосредоточились только столичные банки (Питер -- тоже столица, хоть и северная). В кластере III они также преобладают -- 16 из 26.

В кластере IV (общая глубина падения реальных активов за последние два года составляет в среднем около 30%) больше половины (13 из 23) -- региональные банки, а в кластере V (спад 60%) доля региональных банков еще выше -- 6 из 9. Особо необходимо заметить, что реструктуризация валютного рынка, стабилизация курса и уменьшение оборотов на нем, естественно, привели к сокращению балансов ВТБ РФ и ММБ, чей "вес" на валютном рынке "старого образца" был исключительно велик. На сокращение активов Агропромбанка существенное влияние оказали уменьшение объемов централизованного кредитования села и списание долгов (отнесение на госдолг) аграрным производителям.

По динамике доли кредитов в активах кластеризация дала следующие результаты (см. график 10). Два кластера интенсивного наращивания кредитного портфеля (до уровней 65 и 20% активов). Кластер затухающего роста (с насыщением в диапазоне 30-40%). Два кластера стабильности (на уровне 30-40 и 20%). Кластер интенсивного уменьшения кредитного портфеля.

Отрадно отметить (из макроэкономических соображений), что большинство крупнейших банков вошло в первые три кластера.

Естественно, в кластерах роста оказались все банки -- финансовые ядра активно осваивающих реальный сектор ФПГ: "Менатеп", Онэксимбанк, МФК, Альфа-банк, "Российский кредит". Заметна переориентация на внутреннее кредитование "валютных" банков (Внешторгбанк РФ и ММБ).

По названным выше причинам сократились кредитные портфели крупнейших Агробанков (Москва, Волгоград). Видимо, особо нужно упомянуть, что Сбербанк РФ явно перегруппировал активы в пользу рынка ГКО, где занял доминирующее положение при неминуемом снижении кредитной составляющей.

Кроме того, заметим, что, как показывает график 10, сейчас крупнейшие банки России сформировали (придя к этому разными путями) три характерных уровня по доле кредитных вложений в активах: на уровне 20% (банки из кластеров II, V, VI), в диапазоне 30-40% (III, IV), на уровне 65% (I).

Объединение результатов кластеризации по обоим рассматриваемым признакам (список 3) не позволяет выявить устойчивую связь между ними. Каждому кластеру по динамике реальных активов соответствуют самые разнообразные "типы поведения" доли кредитов в активах. Однако можно сделать следующее наблюдение: к выраженно растущим кластерам по обоим признакам одновременно принадлежат только три банка: Онэксимбанк, Мост-банк и Столичный банк сбережений.

Что такое многоуровневая кластеризация

Top-30: групповой портрет

Теперь от сортировки банков по динамике основных показателей перейдем к более детальному рассмотрению структуры их балансов. Начнем со статичной картины (со всеми ее вышеупомянутыми недостатками), но затем опять вернемся к динамике и пригасим "бухгалтерский шум".

При этом мы ограничим круг рассматриваемых банков первой тридцаткой -- нельзя же написать обо всех.

На графике 11 представлены банки Top-30 (по размеру активов на 1 июля 1996 года) в координатах "прибыльность-надежность". Из всего разнообразия отражающих последние две характеристики показателей мы выбрали два: отношение прибыли к активам и отношение собственных средств (капитала) банков к привлеченным ресурсам (включая депозиты и МБК).

Вертикальная и горизонтальная линии на графике соответствуют средним значениям показателей. Они разбивают пространство на четыре сегмента.

I. "Звездный" (доходность и надежность выше средних).
II. Прибыльноориентированный (высокорентабельное использование относительно больших объемов привлеченных ресурсов).
III. Капитализированный (высокая достаточность капитала при невысокой доходности использования ресурсов).
IV. Депрессивный (доходность и надежность ниже средних, невысокая прибыльность использования значительных объемов привлеченных средств).

*Банки помечены цифрами, соответствующими их месту по размерам активов на 01.07.96 г. Горизонтальная и вертикальная линии соответствуют средним по 28 крупнейшим банкам значениям.
1. Сбербанк РФ 2. Внешторгбанк 3. Инкомбанк 4. Онэксимбанк 6. "Российский кредит" 7. Мосбизнесбанк 8. Столичный банк сбережений 9. МФК 10. "Менатеп" 11. Промстройбанк РФ 12. "Империал" 13. Национальный резервный банк 14. "Возрождение" 15. Банк "Санкт-Петербург"	16. Московский индустриальный банк 17. Альфа-банк 18. Международный московский банк 19. Токобанк 20. Автобанк 21. Промстройбанк (Санкт-Петербург) 22. Мост-банк 23. Импэксбанк 24. "Енисей" (Красноярск) 25. Межкомбанк 27. Газпромбанк 28. Кузбасспромбанк (Кемерово) 29. Мосстройэкономбанк 30. Нефтехимбанк
Из первой тридцатки на графике 11 отсутствуют Агропромбанк РФ (5-е место по размеру активов) и Московский национальный банк (26-е место) по причине недостатка информации.

При первом взгляде на график можно констатировать, что несколько пустоват сегмент II, а в трех остальных расположено примерно одинаковое количество банков.

Впрочем, тут надо сделать одно замечание. На графике отмечено три "облака" (два в виде круга, одно эллипсовидное), очертить их помогли некоторые методы многомерной (с учетом большего перечня показателей) таксономии. Так вот, в верхнем круге сгруппировались многофилиальные банки -- лидеры по развитию региональной сети (Сбербанк РФ, Инкомбанк, "Российский кредит", Промстройбанк РФ).

Специфика их в том, что консолидированные активы этих банков изрядно раздуты межфилиальными расчетами и остатками. Если убрать взаимопересечения филиальных балансов (строго говоря, не погрешив при этом против здравого смысла), то все эти банки должны были бы сдвинуться вверх и вправо. Насколько -- сказать трудно, но, по всей видимости, Инкомбанк все-таки вышел бы из сегмента IV в сегмент II, а Промстройбанк РФ отошел бы от границы сегментов внутрь сегмента III.

В нижнем круге расположились банки, либо традиционно связанные с депрессивными секторами ("Возрождение", Кузбасспромбанк), либо связавшиеся с ними недавно при создании ФПГ (Онэксимбанк, Альфа-банк). Заметим при этом, что Онэксимбанк, как известно, работает на рынке в спарке с МФК, прочно стоящей в сегменте I. Есть все основания полагать, что подобное распределение ролей между ними согласовано.

В овальном облаке расположились муниципальные банки, работающие с городскими счетами, и Импэксбанк, тоже совсем недавно получивший большое вливание бюджетных счетов в свой баланс. Впрочем, такие банки, как "Мост", СБС и "Санкт-Петербург", объединяет и еще одно обстоятельство: все они отвлекают значительные суммы в финансирование столичного строительства, активно участвовали в политической поддержке правых кандидатов на местных и федеральных выборах.

Можно ли уловить какие-либо закономерности в расположении банков более тонкими статметодами? Мы попробовали проверить, есть ли формальная связь между ростом относительных объемов "привлеченки" и прибыльностью банка. С общеэкономической точки зрения, такая связь может существовать, ибо банк, имеющий определенный запас надежности, должен стремиться привлекать ресурсы более дешевые, чем те, что уже есть в его распоряжении.

Нам удалось вычленить две прямые-компоненты (наклонные прямые на графике), по углу наклона которых можно судить о двух типах относительно устойчивой обратной связи между надежностью и доходностью. Эластичности связей по двум прямым различаются в два раза (0,055 по менее крутой и 0,110 по более крутой). Далее выяснились достаточно интересные обстоятельства: вдоль прямой с более крутым наклоном расположились менее крупные в среднем банки (среднее место по активам -- 19-е против 11-го у расположившихся вдоль пологой прямой). Отсюда можно сделать два вывода -- либо более мелкие банки эффективнее работают с "привлеченкой", либо она им дешевле достается. Пожалуй, верны оба. Вдоль пологой прямой оказались расположены банки, активно занимающиеся "ритейлом", работающие в том числе и с мелкими клиентами: оба Промстройбанка, Сбербанк РФ, Инкомбанк, "Российский кредит", Мосбизнесбанк, "Менатеп". Депозиты частных лиц дороги, операционные расходы выше, а транзакционные доходы меньше. Вдоль же крутой прямой оказались банки с небольшим количеством крупных клиентов: Национальный резервный банк, Газпромбанк, "Империал", Межкомбанк и др. Крупные остатки на расчетных счетах дешевы, операционные расходы ниже, транзакционные и комиссионные доходы больше.

Общий вывод (с учетом приведенных выше оценок эластичности) может быть таким: жизнь у "сырьевых" и "клубных" банков ровно в два раза легче, чем у "розничных".

Как вы дошли до позиции такой

Как мы уже отмечали, на основе одной лишь статической картины на одну конкретную дату делать какие-либо выводы сложно. Чтобы выявить тенденции в жизни банков, надо посмотреть, как изменялась ситуация во времени. На графиках 12-16 представлены траектории движения некоторых банков из разряда крупнейших за последние два года в пространстве "надежность-доходность". Прежде всего следует отметить резкий перелом в динамике средних по выборке показателей прибыльности и надежности, произошедший в нынешнем году (график 12). Он заключался в прекращении наращивания привлеченных средств, опережающего динамику капитала.

Это свидетельствует о растущей озабоченности крупнейших банков состоянием своей капитальной базы, в то время как наращивание привлеченных средств заметно притормозилось, а по некоторым банкам снизилось в абсолютном выражении. Одновременно средняя рентабельность активов даже несколько выросла (хотя и не достигла уровня начала 1995 года), что, предположительно, свидетельствует об активизации деятельности банков на рынке государственных ценных бумаг. Сами же фигуры банковских перемещений можно разбить на четыре базовых типа в зависимости от направленности вектора их итогового перемещения.

I. "Звездная" динамика (график 13).
II. Прибыльноориентированная динамика (графики 14а, б).
III. Капитализационная динамика (график 15).
IV. Депрессивная динамика (график 16а, б, в, г, д).

Именно при анализе этих траекторий можно увидеть все прелести банковского кризиса. Динамика типа I отмечена только у двух банков, II -- у шести, III -- у четырех, а IV -- у тринадцати.

(На этом этапе мы были вынуждены исключить из анализа еще три банка -- Инкомбанк, Импэксбанк и Национальный резервный банк, так как ряды данных по ним не позволяли рассчитать ретроспективу показателей надежности и доходности.) Теперь более подробный комментарий по типам.

Со "звездной" динамикой все ясно -- два банка (МФК И ММБ) уверенно вырвались из депрессивного сегмента пространства "надежность-доходность" в "звездный" сегмент.

Второй тип динамики (ухудшение показателя надежности при росте прибыли) представлен двумя графиками (14а, б), во-первых, для удобства масштабирования, а во-вторых, на график 14а были вынесены банки, последний переход которых был "звездным". В итоге перемещений Автобанк остался в "звездном" сегменте, ВТБ и "Империал" присоединились к нему, а Сбербанк РФ покинул депрессивную зону.

Капитализационная динамика вывела из депрессивного сегмента "Менатеп" и приблизила к его границе (изнутри) Онэксимбанк. Напомним, что его "половина" -- МФК -- за этот же период явила образец "звездной" динамики.

Варианты депрессивной динамики наиболее разнообразны.

На графиках 16а, б представлены (на разных масштабных сетках) банки, которые по совокупности переходов скатились вниз по обоим критериям, но на последнем переходе улучшили их хотя бы по одному (надежности). Особенно выделяется в этом плане Альфа-банк, последний шаг которого был вполне "звездным".

На графиках 16в, г в разных масштабных сетках показаны траектории, на которых положение банка хотя бы на одном из переходов заметно улучшалось как минимум по одному из критериев. Банки, движение которых показано на графике 16г, в итоге перемещений оказались в депрессивном сегменте.

На графике 16д показаны траектории монотонного ухудшения качества позиции двух банков, которым, впрочем, еще далеко до границ депрессивного сегмента пространства.

Меньше стационарности -- лучше, когда в движении больше оптимальности. И наоборот

Эта шуточка припасена как раз для тех, кто не понял главного: как видно из графиков, траектории развития отдельных банков весьма разнообразны.

В предыдущей главе мы классифицировали банковские динамики лишь по их общему направлению, то есть на качественном уровне. Но открытым остался вопрос, как можно количественно сравнивать банки, движения которых приводят к различной степени улучшения (или ухудшения) по обоим критериям одновременно или к улучшению одного при ухудшении другого.

Весьма информативным в этой ситуации может быть показатель степени соответствия движения каждого банка в координатах "прибыльность-надежность" оптимальной траектории, соответствующей одновременному улучшению обоих параметров. Мерой соответствия траектории движения банка оптимальной мы решили выбрать длину проекции результирующего вектора его перемещения на наклонную прямую с положительным угловым коэффициентом, подобранную таким образом, чтобы проекция результирующего вектора перемещения средневзвешенной (график 12) была минимальной. Результаты ранжирования 25 крупнейших банков по этому показателю (назовем его показателем оптимальности) представлены в таблице 4.

Очевидно, что положительные значения показателя оптимальности положительны и в гуманитарном смысле. Во-первых, ясно, что динамика банка не депрессивна. Во-вторых, даже если она и не является "звездной", банк движется так, что ухудшение его положения по одному из соло-критериев (скажем, "доходность" в случае капитализационной динамики) перекрывается улучшением по второму ("надежность"). Это означает, что его движение оптимально по Парето.

Теперь осталось измерить сущий пустяк -- длину пути, который прошел банк.

Можно предположить, что значительные перемещения банка в координатах "прибыльность-надежность" (даже если абстрагироваться от направления таких перемещений) свидетельствуют о существенных подвижках в его рыночных позициях и/или избранной стратегии развития. (Расчеты длины пути в рассматриваемых координатах как на каждом интервале, так и в целом за весь период представлены в таблице 5. Полученный показатель можно рассматривать как индекс стационарности банков. Не путать с устойчивостью!) Резкие изменения в позиции и стратегии могут не всегда однозначно расцениваться акционерами и клиентами банка. Рассмотрим пример. Судя по графику 14а, Сбербанк РФ и Автобанк, принадлежащие к одному динамическому типу (прибыльноориентированному), совершили очень похожие фигуры перехода. Их движение не было оптимальным по Парето (рост доходности не компенсировал потерь в надежности), в таблице 4 они стоят на соседних позициях, с весьма скромным отрицательным результатом. Но из таблицы 5 видно, что Автобанк "помотало" в четыре раза сильнее, хотя и не выбросило из "звездного" сегмента.

P.S. Вот мы и закончили изложение наших результатов и представлений о том, как можно охарактеризовать позицию того или иного банка, используя открытые источники, элиминируя по возможности искажения информации, а главное -- не теряя информативности.
Нам представляется, что любому пользователю информации будет гораздо полезнее иметь развернутую характеристику банка Х (затухающий рост дефлированных активов; интенсивный рост доли кредитов без видимых признаков насыщения; по последнему наблюдению позиционируется в депрессивном сегменте; характер динамики -- капитализационный, Парето-оптимальный; стационарность выше среднего), чем, например, только такую: "совокупный показатель относительной надежности банка равен 176,56 балла", или "мы присвоили банку класс надежности А/В3+".
Поэтому мы будем стараться сделать подобные публикации периодическими.

При подготовке материала использовались следующие источники:

Отчеты Центрального банка РФ за 1992-1995 гг.
Официальные периодические издания Банка России (Бюллетень банковской статистики, Текущие тенденции в денежно-кредитной сфере, Вестник Банка России) за 1993-1996 гг.
Показатели балансов крупнейших российских банков (ИЦ "Рейтинг") за 1992-1996 гг.
Дмитриев М., Матовников М., Михайлов Л., Сычева Л., Тимофеев Е., Уорнер Э. Российские банки накануне финансовой стабилизации. СПб, "Норма", 1996.

Программное обеспечение по кластеризации банков разработано Игорем Гореловым.