Основные методологические предпосылки формирования методики анализа финансового состояния банка

Статьи о банковском деле и кредитовании / Анализ финансового состояния коммерческого банка / Особенности дистанционного анализа финансового состояния коммерческого банка / Основные методологические предпосылки формирования методики анализа финансового состояния банка

Страница 1

В научных и практических кругах за рубежом и в России продолжается активный поиск оптимальной модели дистанционного финансового мониторинга банков. Представленная в данной главе рейтинговая модель устойчивости банков есть продолжение поиска оптимального инструментария дистанционного анализа банков.

Методологическое обоснование предлагаемых методик дистанционного анализа банков – достаточно редкое явление в современной российской аналитической практике. Обычными формулировками, «обоснующими» ту или иную методику являются: «по нашему мнению, этот показатель разумно считать так », «экспертным путем установлены следующие веса для рассчитанных показателей надежности банков .». Относительно стройную теорию обоснования приведенной методики можно встретить у Г. Г. Фетисова /21/, обоснование методики Кромонова, приведенное в /35/, на наш взгляд, недостаточно подробное. Например, совершенно не обоснуются коэффициенты нормировки рассчитанных показателей финансовой устойчивости банка на основании того, что «подробная теория нормировок представляется слишком громоздкой для публикации».

Опираясь на определение дистанционного анализа, данное нами в главе 1.1., введем понятие оптимальной методики дистанционного анализа. Оптимальной методикой дистанционного анализа

является такая совокупность аналитических действий, которая с максимальной вероятностью (1)[4] дает точное суждение о будущем развитии кредитной организации. Такой критерий слишком является слишком жестким, но он, с другой стороны, полезен в методологическом плане, так как построение методики должно на него опираться.

Практически «точное суждение о будущем развитии кредитной организации» аналитику не нужно. Скорее корректнее говорить о некоем бенчмаркинге, разграничении банков на те, которым стоит доверять, и на те, которым доверять, соответственно, не стоит. Таким образом, несколько иной, чуть более упрощенной представляется задача анализа, а именно – формирование некоей разграничительной линии между банками устойчивыми и неустойчивыми. Необходимо отметить, что вышеприведенные рассуждения применимы скорее к анализу банка будущим клиентом. При других же видах дистанционного анализа акценты несколько смещаются. Анализируя контрагентов на рынке МБК, целью является установления лимита по активным межбанковским операциям. Однако процедура бенчмаркинга (отделения и отсеивания заведомо неплатежеспособных банков) тем не менее необходима.

При формировании методики необходимо понимать, что дистанционный анализ ограничен в 2 важных аспектах:

1. Ограниченность (неполнота) факторов финансовой устойчивости, отражаемых в финансовой отчетности банков. Преодолеть это ограничение в рамках чисто дистанционной методики невозможно, необходимо либо получение соответствующей общедоступной информации, что сейчас стало гораздо проще из-за развития сети Internet, либо запрашивать информацию у анализируемого банка.

2. Искажение финансовой отчетности. Это ограничение можно преодолеть (во всяком случае попытаться это сделать с некоторой вероятностью) путем включения в методику анализа процедур по «чистке» баланса от возможных зарисовок. Подобную процедуру используют сейчас практически все банки на подготовительном этапе перед анализом отчетности. Методики очистки баланса от статей с высокой вероятностью искажения достаточно разнообразны, некоторые из них будут описаны во главе 2.3. данной работы. Тем не менее, если отчетность искажена, очень часто не представляется возможным ее корректно очистить от искажений.