Финансовая стабильность - это свойство финансовой системы, которое устраняет финансовые дисбалансы, возникающие эндогенно на финансовых рынках или в результате значительных неблагоприятных и непредвиденных событий. В стабильном состоянии система поглощает экономические потрясения, прежде всего, с помощью механизмов самокоррекции, не позволяя неблагоприятным событиям подорвать реальную экономику или распространиться на другие финансовые системы. Финансовая стабильность имеет первостепенное значение для экономического роста , поскольку большинство операций в реальной экономике осуществляется через финансовую систему.
Без финансовой стабильности банки более неохотно финансируют прибыльные проекты, цены на активы могут значительно отклоняться от их истинной стоимости , а график расчетов по платежам отклоняется от нормы. Следовательно, финансовая стабильность важна для поддержания доверия к экономике. Возможные последствия чрезмерной нестабильности включают финансовый кризис , массовые изъятия из банков , гиперинфляцию и крах фондового рынка . [1]
Эмпирические меры
Меры стабильности на уровне фирмы
В Z-счет Альтмана широко используется в эмпирических исследованиях в качестве меры устойчивости на уровне фирмы за ее высокую корреляцию с вероятностью дефолта . Эта мера противопоставляет буферные запасы (капитализация и доходность) риску (волатильность доходности) и хорошо помогает прогнозировать банкротства в течение двух лет. Несмотря на разработку альтернативных моделей для прогнозирования финансовой устойчивости, модель Альтмана остается наиболее широко используемой. [2] [3]
Альтернативной моделью, используемой для измерения стабильности на уровне учреждения, является модель Мертона (также называемая моделью стоимости активов). Он оценивает способность фирмы выполнять свои финансовые обязательства и определяет общую вероятность дефолта. В этой модели капитал учреждения рассматривается как опцион колл на его удерживаемые активы с учетом волатильности этих активов. Паритет пут-колл используется для определения цены подразумеваемого опциона «пут», который представляет собой кредитный риск фирмы. В конечном итоге модель измеряет стоимость активов фирмы (взвешенную по волатильности) в то время, когда держатели долга исполняют свой «пут-опцион», ожидая выплаты. Неявно модель определяет дефолт, как если стоимость обязательств фирмы превышает стоимость ее активов, рассчитывается вероятность кредитного дефолта. В разных итерациях модели уровень активов / пассивов может быть установлен на разных пороговых уровнях.
В последующем исследовании модель Мертона была изменена, чтобы охватить более широкий спектр финансовой деятельности с использованием данных свопов кредитного дефолта. Например, Moody's использует его в модели KMV как для расчета вероятности кредитного дефолта, так и как часть своей системы управления кредитным риском. Расстояние до дефолта (DD) - это еще одна рыночная мера риска корпоративного дефолта, основанная на модели Мертона. Он измеряет как риск платежеспособности, так и риск ликвидности на уровне фирмы.
Системные меры устойчивости
К сожалению, пока не существует единой стандартизированной модели для оценки стабильности финансовой системы и изучения политики.
Чтобы измерить системную стабильность, в ряде исследований предпринимается попытка объединить показатели стабильности на уровне фирмы (z-балл и расстояние до дефолта) в общесистемную оценку стабильности, либо взяв простое среднее значение, либо взвесив каждый показатель по относительному размеру учреждения. . Однако эти совокупные показатели не учитывают взаимосвязанные риски между финансовыми учреждениями. Другими словами, модель не учитывает взаимосвязь между учреждениями и то, что отказ одного учреждения может привести к заражению.
Вероятность первого по-умолчанию , или вероятность обнаружения одного дефолта среди целого ряда учреждений, была предложена в качестве меры системного риска для группы крупных финансовых учреждений. Этот показатель рассматривает нейтральные с точки зрения риска вероятности дефолта на основе спредов кредитных дефолтных свопов. В отличие от показателей расстояния до дефолта, вероятность признает взаимосвязь между дефолтами различных организаций. Однако исследования, посвященные вероятности дефолта, как правило, упускают из виду эффект потрошителя, вызванный банкротством крупного учреждения.
Еще одна оценка стабильности финансовой системы - это системный ожидаемый дефицит (SES) , который измеряет вклад отдельных организаций в системный риск. SES рассматривает индивидуальный уровень левериджа и измеряет внешние эффекты, создаваемые банковским сектором, когда эти учреждения терпят неудачу. Модель особенно подходит для определения того, какие институты являются системно значимыми и могут оказать наибольшее влияние на экономику в случае ее провала. Одним из недостатков метода SES является то, что трудно определить, когда системно важные институты могут потерпеть неудачу. [4]
Чтобы повысить предсказательную силу, ретроспективный показатель SES был расширен и изменен в более поздних исследованиях. Усовершенствованная модель называется SRISK, которая оценивает ожидаемый дефицит капитала для фирмы в кризисном сценарии. Чтобы рассчитать этот SRISK, необходимо сначала определить долгосрочный предельный ожидаемый дефицит (LRMES), который измеряет взаимосвязь между доходностью капитала фирмы и доходностью рынка (оцененной с использованием асимметричной волатильности, корреляции и копулы). Затем модель оценивает падение стоимости капитала фирмы, если совокупный рынок испытает 40% или более падение за шестимесячный период, чтобы определить, сколько капитала необходимо для достижения 8% отношения капитала к стоимости активов. Другими словами, SRISK дает представление о доле компании в общем дефиците капитала финансового сектора. Высокий показатель SRISK% указывает на самых крупных проигравших, когда наступает кризис. Одним из следствий индикатора SES является то, что компания считается «системно рискованной», если она сталкивается с высокой вероятностью нехватки капитала при слабом финансовом секторе. [5]
Еще одним показателем финансовой стабильности является распределение системных убытков , которое пытается заполнить некоторые пробелы в вышеупомянутых мерах. Этот показатель включает три ключевых элемента: вероятность дефолта каждого отдельного учреждения, размер убытков при дефолте и заражение в результате дефолтов взаимосвязанных организаций. [6]