Центр экономических исследований предоставляет следующие услуги:

 

Интернет-журнал «Экономические исследования», №3 (13), Сентябрь 2013


КОМПЛЕКСНАЯ МОДЕЛЬ РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО УРОВНЮ РИСКА НЕГАТИВНОГО КРЕДИТНОГО ВЛИЯНИЯ НА РЕГИОНАЛЬНЫЕ ЭКОНОМИКИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

Скачать статью полностью

Автор: И.В. БАЛЫНИН,
студент 4 курса финансово-учетного факультета  Калужского филиала Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Специальность:Экономика и управление народным хозяйством
Направление:Региональная экономика

В научной статье представлена разработанная автором модель рейтинговой оценки субъектов Российской Федерации по уровню риска негативного кредитного влияния на региональные экономики с использованием институционального критерия и интегрального показателя, прогнозирования кредитного потенциала. Модель по сравнению с другими имеющимися на данный момент является более точной, учитывающей ряд дополнительных показателей, которые оказывают воздействие на уровень риска негативного кредитного влияния на региональные экономики. Осуществлена практическая реализация предложенной модели на примере субъектов Российской Федерации за 2004-2012 годы. В процессе исследования использованы методы балльной, экспертной и рейтинговой оценки, принципы системности и объективности.
In a scientific article the author developed a model rated entities of the Russian Federation on the level of credit risk of negative impact on the regional economy with institutional criteria and the integral index, forecasting lending capacity. Model compared with other available at the moment is more accurate, which takes into account a number of additional indicators that have an impact on the level of risk the negative impact of the credit to the regional economy. Carried out the practical implementation of the proposed model by the example of the regions of the Russian Federation for the years 2004–2012. The study used the methods of scoring, and expert rating, the principles of consistency and objectivity.
Ключевые слова: негативное кредитное влияние, рейтинговая оценка, институциональный критерий, интегральный показатель, рейтинги, риски, кредитный потенциал, проблемы регионов.
Keywords: the negative impact of the credit, rating assessment, institutional criteria, integral index, ratings, risks, credit potential, problems of the regions.

В научной статье представлена разработанная автором модель рейтинговой оценки субъектов Российской Федерации по уровню риска негативного кредитного влияния на региональные экономики с использованием институционального критерия и интегрального показателя, прогнозирования кредитного потенциала. Модель по сравнению с другими имеющимися на данный момент является более точной, учитывающей ряд дополнительных показателей, которые оказывают воздействие на уровень риска негативного кредитного влияния на региональные экономики. Осуществлена практическая реализация предложенной модели на примере субъектов Российской Федерации за 2004-2012 годы. В процессе исследования использованы методы балльной, экспертной и рейтинговой оценки, принципы системности и объективности.

In a scientific article the author developed a model rated entities of the Russian Federation on the level of credit risk of negative impact on the regional economy with institutional criteria and the integral index, forecasting lending capacity. Model compared with other available at the moment is more accurate, which takes into account a number of additional indicators that have an impact on the level of risk the negative impact of the credit to the regional economy. Carried out the practical implementation of the proposed model by the example of the regions of the Russian Federation for the years 2004–2012. The study used the methods of scoring, and expert rating, the principles of consistency and objectivity.

Ключевые слова: негативное кредитное влияние, рейтинговая оценка, институциональный критерий, интегральный показатель, рейтинги, риски, кредитный потенциал, проблемы регионов.

Keywords: the negative impact of the credit, rating assessment, institutional criteria, integral index, ratings, risks, credit potential, problems of the regions.

Стабильность и устойчивое функционирование российской банковской системы находится в неразрывной связи с развитием рынка банковских услуг в каждом из субъектов Российской Федерации. В свою очередь, банковская система каждого региона имеет первостепенное значение для его социально-экономического развития в силу ее ключевой роли в аккумулировании финансовых ресурсов. Таким образом, выбранная тема исследования, безусловно, является актуальной, а ее изучение в современных условиях, действительно, необходимо. 

Под риском негативного кредитного влияния на экономику региона следует понимать риск, который появляется по причине сокращения объемов осуществляемых кредитных операций в регионе, что в результате препятствует устойчивому развитию региональной экономики, приводит к снижению ее темпов роста, уменьшению благосостояния людей. Исходя из этого, следует отметить, что проведение оценки рисков негативного кредитного влияния на экономику региона важно как для региона и государства в целом, так и для коммерческих банков и населения. 

Осуществить оценку риска негативного кредитного влияния на экономику региона возможно с помощью следующей модели, которая включает в себя три последовательных этапа.

На первом этапе рассчитывается институциональный критерий (параметр) риска негативного кредитного воздействия на экономики российских регионов. Расчет производится по каждому субъекту Российской Федерации и каждому анализируемому году. В качестве изучаемых на этом этапе показателей используются следующие пять:

1) количество кредитных организаций, действующих в регионе  (П1);

2) количество филиалов (П2);

3) общий объем прибыли (убыток), который получили действующие кредитные организации (П3);

4) объем прибыли кредитных организаций, которые имели прибыль (П4);

5) удельный вес кредитных организаций, получивших прибыль (П5).

В разрезе каждого из перечисленных выше показателей составляется рейтинг субъектов Российской Федерации с применением метода балльной оценки. Наивысший балл равняется числу анализируемых субъектов Российской Федерации. 

Следует отметить, что баллы выставляются по каждому из пяти показателей (Б1 по первому показателю, Б2 – второму и т.д.). За более высокое значение показателя начисляется наибольший балл (субъекту, в котором показатель является самым высоким по сравнению с другими субъектами, присваивается наивысший балл, второму по величине – наивысший балл, уменьшенный на единицу и т.д.)

В случае равенства значений какого-либо показателя у нескольких регионов, им начисляются одинаковые баллы и, следовательно, присуждается одинаковое место в рейтинге.

Осуществив вышеуказанные расчеты, необходимо рассчитать средний рейтинговый балл (по каждому субъекту РФ) по следующей формуле:

С целью более точного оценивания расчеты рекомендуется производить до сотых долей (при необходимости – до тысячных).

Произведенные расчеты формируют первый промежуточный рейтинг субъектов РФ по значениям институционального параметра риска негативного кредитного влияния.

Этап завершается определением субъектов Российской Федерации, имеющих право на дальнейшее участие в рейтинговой оценке. Так, до второго этапа допускаются лишь те субъекты, которые имеют хотя бы одну зарегистрированную в своем регионе кредитную организацию в исследуемом периоде.

Рассчитав институциональный параметр риска негативного кредитного влияния на региональную экономику, для более точного и полного восприятия уровня риска негативного кредитного влияния рассчитывается и анализируется его интегральный показатель. Для его оценки используется методика Ж.Г. Голодовой [2], согласно которой расчет производится по следующей формуле:

С учетом весов каждого из трех показателей формула расчета Кинт примет следующий вид:

где K1 – отношение объема выданных кредитов к сумме депозитов;

K2 – доля просроченной задолженности в совокупной задолженности;

K3 –доля кредитов в иностранной валюте в совокупных кредитах. 

При расчетах должны использоваться сведения, полученные с официальных источников, к которым, прежде всего, в рамках изучаемого вопроса необходимо отнести Банк России и Федеральную службы государственной статистики. 

Необходимо также подчеркнуть, что указанные расчеты производится отдельно по каждому региону Российской Федерации и в рамках изучаемого года, используются статистические и математические приемы и способы. 

Итоговые значения с целью повышения точности результатов и более качественной рейтинговой оценки округляются до четырех знаков после запятой (до десятитысячных). При расчете среднего уровня риска на основании данных, которые рассчитаны за несколько лет, разрешается округление конечного результата до сотых с расчетом по каждому из годов исследуемого периода до четырех знаков после запятой.

Более того, большая точность позволяет в дальнейшем осуществить сравнительный анализ российских регионов. 

После завершения расчетной части, на этом этапе осуществляется построение второго промежуточного рейтинга, используются при этом методы сравнения и балльной оценки. В связи с тем, что на втором этапе определяется интегральный показатель риска негативного кредитного влияния на экономику региона, то наименьшее значение является наилучшим и говорит о более низком риске, и способствует выставлению более высокого второго промежуточного рейтингового балла (II ПБ).

В качестве наивысшего рейтингового балла используется значение, принятое в данном качестве на первом этапе (равняется числу субъектов Российской Федерации, участвующих в рейтинговой оценке на первом этапе моделирования) независимо от числа прошедших регионов во второй этап.

В целях лучшего восприятия и более наглядного представления информации расчеты предлагается представлять в табличном виде, используя такие графы как «субъект Российской Федерации», «интегральный показатель уровня риска (риск)», «рейтинговый балл (балл)», «место в рейтинге».

В случае осуществления рейтинговой оценки за несколько лет, составляются сводные таблицы, позволяющие оценить динамику изменения результатов и сделать соответствующие выводы.

Построением второго промежуточного рейтинга субъектов Российской Федерации по показателю риска негативного кредитного воздействия заканчивается второй этап согласно разработанной автором модели рейтинговой оценки субъектов Российской Федерации по уровню риска негативного кредитного влияния на экономики российских регионов.

После расчета институционального параметра и интегрального показателя по каждому региону Российской Федерации, необходимо сформировать итоговый рейтинг субъектов Российской Федерации по уровню риска негативного кредитного влияния на региональные экономики. 

Для достижения цели предлагается произвести расчет итогового рейтингового балла (ИРБ) по каждому субъекту, который рассчитывается по следующей формуле: 

Округление следует производить до десятых (либо – до сотых). 

Весовые коэффициенты, используемые в формуле (4) были определены путем привлечения экспертов-экономистов (кандидатов экономических наук). Мнения экспертов по поводу весовых долей институционального критерия и интегрального показателя риска негативного кредитного влияния на региональную экономику приведены в таблице 1. 

По таблице 1 можно сделать вывод, что мнения экспертов различны, в связи с чем целесообразно использовать среднее значение  (для институционального критерия – 0,4; для интегрального показателя – 0,6).

Субъект с наибольшим значением итогового рейтингового балла имеет наименьший риск негативного кредитного влияния на региональную экономику, что позволяет говорить о существующих в этом регионе тенденциях к устойчивому экономическому росту и повышению благосостояния населения.

В зависимости от количества набранных баллов можно установить качественную характеристику уровня риска негативного кредитного влияния на региональные экономики. Ниже представлены разработанные автором группы и критерии отнесения к этим группам:

  • при ИРБ < 40,0 – критический;
  • при 40,0 ≤ ИРБ < 50,0 – высокий;
  • при 50,0 ≤ ИРБ < 70,0 – средний;
  • при ИРБ ≥ 70,0 – низкий.
Как мы можем видеть, наличие рейтингового балла от 70 и выше позволяет говорить о низком уровне риска, при получении значений, которые меньше 70 следует говорить о среднем, высоком или даже критическом уровне риска негативного кредитного влияния на региональную экономику.

Наконец, для осуществления прогнозирования и получения уверенности в сохранении данной ситуации в дальнейшем определяется кредитный потенциал соответствующего региона, в основу которого положен расчет следующих показателей:

1. Отношение активов региональных банков к валовому региональному продукту (ВРП).

2. Отношение выданных кредитов к ВРП.

3. Долю кредитов в совокупных активах региональных банков.

Определение кредитного потенциала производится по каждому из трех вышеуказанных показателей в соответствии с таблицей 2. Прогнозирование завершается определением совокупного кредитного потенциала соответствующего региона (субъекта Российской Федерации).

По данным, представленным в таблице 2 видно, что совокупный кредитный потенциал характеризуются значениями трех процентных показателей, по каждому из которых имеется шкала оценивания кредитного потенциала. Использование данной шкалы основывается на принципах системного анализа и объективности полученного результата.

Осуществим практическую реализацию представленной выше модели на примере субъектов Российской Федерации за период с 2004 по 2012 годы.

Так, на первом этапе моделирования рассчитываем институциональный параметр уровня риска негативного кредитного влияния по каждому субъекту Российской Федерации. 

Следует отметить, что на сайте Банка России отсутствуют данные по 3 из 83 субъектов Российской Федерации:

1) Ненецкому автономному округу;

2) Ямало-Ненецкому автономному округу;

3) Ханты-Мансийскому автономному округу.

В связи с этим расчеты производятся по 80 из 83 субъектов Российской Федерации. По каждому субъекту за каждый год расчеты производятся раздельно. 

На основании данных Банка России, а также выставленных автором баллов по каждому из пяти оценочных показателей формируется первый промежуточный рейтинг. 

По результатам построения первого промежуточного рейтинга за каждый год исследуемого периода можно сделать вывод, что чаще всего в тройку лидеров попадали такие субъекты Российской Федерации как город Санкт-Петербург (5 раз), Тюменская область (6 раз) и республика Татарстан (7 раз). При этом северная столица нашего государства 4 раза возглавляла рейтинг.

Кроме того, в тройке лидеров за исследуемый период оказывались Самарская область (2 раза), город Москва (2 раза), Тамбовская, Свердловская, Нижегородская (в 2010 году возглавляла рейтинг) и Ростовская области (по разу). 

В целях формирования единого итогового рейтинга за исследуемый период рассчитываем средний рейтинговый балл за 2004-2012 годы. В связи с тем, что число субъектов, участвующих в рейтинговой оценке равно 80, то наивысший рейтинговый балл также равняется восьмидесяти. 

В таблице 3 приведена первая двадцатка первого промежуточного рейтинга субъектов РФ по результатам оценки институционального параметра негативного кредитного влияния.

Российские регионы набрали от 2,67 баллов (Чеченская республика) до 74,01 баллов (республика Татарстан). 

Более того, в первом промежуточном рейтинге субъектов РФ по результатам оценки институционального параметра в пятерку лидеров входят субъекты, набравшие более 70 баллов (из 80 возможных) (табл. 3). Такими регионами являются Московская область (70,65 баллов), Краснодарский край (70,86 баллов), город Санкт-Петербург (72,96 баллов), Тюменская область (73,51 балла), республика Татарстан (74,01 балла).

На первом этапе необходимо определить субъекты, которые не смогут продолжить участие в рейтинговой оценке в связи с отсутствием в своих регионах зарегистрированных кредитных организаций. По итогам расчетов таких регионов шесть. Так, в трёх субъектах ни в один из годов исследуемого периода не зарегистрировано ни одной кредитной организации. Такими регионами являются Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ и Чеченская республика. В Магаданской области и Забайкальском крае с 2010 года отсутствуют зарегистрированные в регионе кредитные организации. Кроме того, в 2004 году в Брянской области действовали две кредитные организации, в период с 2005 по 2011 годы – одна зарегистрированная кредитная организация, которая в 2012 году прекратила свое существование, в связи с чем, этот регион также не участвует в дальнейшей рейтинговой оценке. 

Таким образом, для участия на втором этапе допускаются 74 из 80 участвующих на первом этапе субъектов Российской Федерации.

На втором этапе производим расчет интегрального показателя риска негативного кредитного воздействия на экономику субъекта РФ по методике Голодовой Ж. Г. [2].

Расчет производим по каждому субъекту Российской Федерации за каждый год исследуемого периода. 

В таблице 4 представлена первая двадцатка построенного автором рейтинга на основании данных произведенного самостоятельного исследования, из которой видно, что наименьшим интегральным показателем риска негативного кредитного влияния на региональную экономику обладают Московская область, республика Башкортостан и Калужская область, которые и составили тройку российских регионов-лидеров.

В таблице 5 представлен ТОП-20 лучших субъектов построенного рейтинга. На основании анализа первой двадцатки можно сделать вывод, что возглавляет рейтинг российских регионов по уровню риска негативного кредитного влияния Московская (66,66 баллов), Тюменская области (65,80 баллов), города Санкт-Петербург и Москва (61,52 и 58,99 баллов соответственно), республика Башкортостан (60,36 баллов). Эти субъекты формируют первую пятерку рейтинга. Наибольшие уровни риска негативного кредитного влияния на региональные экономики у республик Калмыкия (16,39 баллов), Тыва (18,11 баллов), Бурятия (20,32 баллов), Марий Эл (23,53 баллов) и Курской области (25,44 баллов).

Для более детального понимания о количестве субъектов Российской Федерации с низким, средним, высоким и критическим уровнями риска на основании имеющихся данных построим таблицу, где на пересечении соответствующего уровня риска и года располагается число, показывающее количество субъектов, для которых характерен данный уровень риска в соответствующем периоде.

За исследуемый период произошли серьезные изменения в группах риска негативного кредитного влияния на региональную экономику (табл. 6). Так, увеличилось количество субъектов Российской Федерации со средним уровнем риска (+22,22%) и высоким (+57,14%). Значительно снизилось количество российских регионов, обладающих критическим уровнем риска (-45,45%). 

На основе институционального и интегрального показателя был построен итоговый рейтинг субъектов Российской Федерации по уровню риска негативного кредитного влияния. Лидерами рейтинга стали субъекты с наименьшим уровнем риска: Московская и Тюменская области, города Москва и Санкт-Петербург, республика Башкортостан. В целях прогнозирования развития ситуации в дальнейшем необходим расчет кредитного потенциала каждого региона.

Для субъектов, допущенных до участия во втором и последующих этапах, рассчитывается прогнозный уровень кредитного потенциала региона на основе данных за 2004–2011 годы. При расчете кредитного потенциала используются данные о валовых региональных продуктах по российским регионам за исследуемый год. К сожалению, за 2012 год эти данные отсутствуют на сайте федеральной службы государственной статистики (по состоянию на начало июня 2013 года), в связи с чем, определение кредитного потенциала по итогам 2012 года не представляется возможным. 

Однако по результатам расчетов за 2004–2011 годы можно сделать достаточно определенные выводы о кредитном потенциале российских регионов. Так, например, в 2011 году высоким кредитным потенциалов обладают 8 регионов (в 2004 — 1), выше среднего – 13 (в 2004-6), средним – 37 (в 2008-28), низким – 16 (28). Высоким кредитным потенциалом обладают город Москва, Амурская, Вологодская, Новосибирская, Тюменская, Самарская области, республики Алтай и Татарстан.

Как можно заметить, в 2011 году ситуация по сравнению с 2004 годом значительно улучшилась, что подтверждается увеличением числа регионов с высоким кредитным потенциалом (с 1 до 8) и сокращением числа регионов с низким кредитным потенциалом (с 28 до 16). Важно подчеркнуть, что в 2011 году отсутствуют регионы с критическим кредитным потенциалом, в то время как в 2004 году их количество составляло 8 регионов (Республики Алания, Дагестан, Ингушетия, Карачаево-Черкесская, Коми, Марий Эл, Якутия, Тюменская, Новгородская, Псковская и Липецкая области).

Особого внимания заслуживает кредитный потенциал регионов, набравших наибольшее число баллов по результатам практической реализации модели рейтинговой оценки на примере субъектов Российской Федерации. Для большей наглядности и информативности данные представлены в таблице 7.

Среди лидеров самые лучшие позиции по кредитному потенциалу имеет город Москва, что говорит о наибольшей вероятности повышения экономического роста и улучшения других экономических показателей (табл.7). В 2011 году высоким потенциалом из первой десятки авторского рейтинга обладает Тюменская и Вологодская области. Кроме того, явно наметилась тенденция к улучшению кредитного потенциала Краснодарского и Камчатского краев, в которых за последние два года он оценивается в этом регионе как выше среднего. Подобную оценку на протяжении последних пяти лет получает Костромская область. 

Наконец, следует отметить и Хабаровский край, в котором практически на протяжении всего исследуемого периода кредитный потенциал получал оценку «выше среднего». При этом в 2005 году он оценивался как «средний», а в 2010 как «высокий».

Условные обозначения. КР-критический (кредитный потенциал), НЗ- низкий (кредитный потенциал), СР – средний (кредитный потенциал), ВС – выше среднего (кредитный потенциал), ВК – высокий (кредитный потенциал).

Следует отметить, что все субъекты из первой десятки рейтинга, несмотря на меньшие показатели кредитного потенциала, обладают наименьшим уровнем риска негативного кредитного воздействия на региональные экономики, а, следовательно, большей возможностью для улучшения экономической ситуации в регионе.

В заключение следует сделать следующие выводы:

1. Результаты расчета институционального параметра риска негативного кредитного влияния на региональную экономику выявили лучшие его значения у Московской и Тюменской областей, Краснодарского края, города Санкт-Петербург, а также республики Татарстан. 

2. По результатам первого этапа рейтинговой оценки не смогли принять участие в последующих этапах шесть субъектов (Забайкальский край, Магаданская и Брянская области, Чеченская республика, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ) по причине отсутствия зарегистрированных на территории этих регионов кредитных организаций.

3. Произведен расчет интегрального показателя риска негативного кредитного влияния на региональные экономики субъектов РФ, на основе которого был построен второй промежуточный рейтинг. Лидерами второго промежуточного рейтинга являются Московская, Калужская и Тюменская области, республика Башкортостан. 

4. Сформированный на основе весовых коэффициентов, определенных экспертным путем, итоговый рейтинг российских регионов за 2004-2012 годы показал наличие регионов с критическим уровнем риска, высоким, средним и низким.

5. Регионами-лидерами по итогам рейтинговой оценки являются Московская и Тюменская области, города Москва и Санкт-Петербург, республика Башкортостан.

6. Осуществленное прогнозирование кредитного потенциала российских регионов с распределением субъектов Российской Федерации по группам кредитного потенциала (высокий, выше среднего, средний, низкий и критический) выявило его значительное улучшение в последние.

7. Высоким кредитным потенциалом обладают город Москва, Амурская, Вологодская, Новосибирская, Тюменская, Самарская области, республики Алтай и Татарстан.

Список литературы

1. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 №           395-1 (ред. от 21.11.2011) (с изм. и доп. от 19.05.2013) // СПС «Консультант Плюс». – 2013.

2. Голодова Ж. Г. Противоречия развития кредитных операций в регионах России: влияние современного кризиса // Финансы и кредит. – 2010. – №           45. – С.17–23. 

3. Балынин И. В. Анализ уровня риска негативного кредитного воздействия на экономики российских регионов // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе: материалы Всероссийской научно-технической конференции 4-6 декабря 2012 г. Т.4. – М.: издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2012. – С.179–182.

4. Балынин И. В. Рейтинговая оценка рынков кредитных услуг субъектов РФ с городами-миллионерами // Проблемы страны и региона в эпоху глобализации: материалы Всероссийской научно-практической конференции филиала РГГУ в г.Калуге. – Калуга: Издательство КЦДО, 2012. – С. 38–39.

5. Балынин И. В. Сравнительный анализ рынков кредитных услуг субъектов Центрального федерального округа // Вопросы экономики и маркетинга в формировании современных управленческих систем: организации, региона, страны: сб. науч. ст. III Междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. – М.: изд. ГУ Минфина России, 2012. – С. 31–33.

6. Балынин И. В. Стратегическое развитие банковских услуг Калужской области // Молодость – науке: материалы XXII Областной научно-практической конференции памяти А.Л.Чижевского. – Калуга: Калужский государственный институт модернизации образования, 2012. – С. 167–172.

7. Балынин И. В. Комплексная модель рейтинговой оценки российских регионов по уровню риска негативного кредитного влияния на состояние их экономик // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе: материалы региональной научно-технической конференции 16-18 апреля 2013 г. – М.: Издательство МГТУ им Н.Э. Баумана, 2013 – С. 138–143.

8. Регионы России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.1rre.ru/regions/.

9. Валовой региональный продукт по субъектам Российской Федерации // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. –Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vvp/vrp98-10.xls.

10. Региональный раздел // Центральный Банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/regions/. 

Все статьи интернет-журнала

Расширеный поиск по журналу