"Скажите: что делать?
Кто виноват - и так все знают"
В.Цыганков, С.-Петербург

1. Сменить парадигму преобразований

Слов нет, рынок - мощный инструмент организации экономической жизни. Но у нас, в России, рыночные отношения развиваются странным образом. Саморегулирующие механизмы рынка не включились, а системных банковских кризисов мы пережили уже два. Да и доверие субъектов экономики к российской банковской системе не увеличилось, а упало, несмотря на все усилия Банка России (ЦБ) и правительства. Ученые ставят диагноз: распределение ресурсов у нас неэффективно. Под ресурсами имеется ввиду их системное содержание - потоки ВЭИ (вещество, энергия, информация). В том числе и деньги как вид информации. Так почему же рыночный механизм распределения ресурсов дает сбои?

О возможностях рынка по эффективному распределению ресурсов написаны горы трудов. Например, согласно теории благосостояния [1] эффективность рынка обосновывается положением, согласно которому всякое конкурентное равновесие является эффективным по Парето. Справедливость его строится на полноте рынков. В России же полнота рынков отсутствует, многих рынков просто нет. Известно, например, что у нас существует рынок "приватизированных чиновников", но отсутствует рынок "порядочных профессионалов". Неполнота рынков отрицает общественную эффективность рыночной экономики, приводит к огромным транзакционным издержкам.

Россия к тому же еще и непредсказуемая страна. В такой стране ценовая система неспособна адекватно учитывать риск в условиях неопределенности, а западные методики расчета риска, насаждаемые ЦБ, у нас не работают, да и не могут работать, поскольку их создавали для относительно стабильных экономик. Это приводит к несогласованности потребностей и ресурсов, и, в конечном счете, к потере устойчивости экономической системы. В условиях, когда рынок, по тем или иным причинам, не может быть создан, а система теряет устойчивость, необходимо усиливать роль государства как посредника между экономическими субъектами.

Последнее не означает свертывание рыночных преобразований. Стратегия управления рыночными преобразованиями должна строиться на основе достижений макроэкономических изменений, обеспечении локальной устойчивости системы и уже затем на углублении рыночных отношений. А не в обратной последовательности, как это происходит у нас. В макроэкономическом смысле правительство не контролирует движение ВЭИ и не влияет на дезинтеграцию экономики: отдельные ее секторы не взаимодействуют друг с другом, а функционируют по "каким-то своим" законам и правилам. По существу, все сменяемые за последнее время правительства занимались "оперативным" управлением, не исправляя структурных деформаций и образовавшихся системных диспропорций, которые и приводили к кризисам. Хотя, надо отдать должное попыткам правительства в деле создания реальных структур государственного регулирования рынка. Это новые системообразующие и опорные региональные банки, АРКО, попытки создания Государственной нефтяной компании (ГНК) и ряд других неосуществленных попыток изменить правила игры в экономике и политике.

Проблемы экономики, естественно, не обошли и банковский сектор. Банк России не выполняет ни одной из двух своих хрестоматийных функций: контроль и поддержание стабильности банковской системы; обеспечение стабильности национальной валюты при приемлемом уровне безработицы. Руководители ЦБ прямо указывают [2], что "главной причиной того положения, в котором находятся сейчас банки, являются проблемы в самих банках". Трактовка весьма удобная для Банка России, однако, несомненно, не единственная. Причин несколько и одна из основных, как подчеркивается в большинстве исследований кризисных состояний в банках, это низкое качество управления и неадекватная экономической ситуации , испорченная культура культура менеджмента или ее полное отсутствие [3,4]. Но это лишь , в экономической ситуации, сложившейся в настоящее время в России, локальная оценка состояния каждого отдельного банка как бы "изнутри", без системного учета основных характеристик банковской системы в целом. В течение 1997-98 годов значительная часть банковского сектора оказалась нерентабельной [5] и не обеспечивает, с учетом инфляции, простого возврата инвестированных средств. В настоящее время существенных улучшений не видно.

Любое нерентабельное (убыточное) предприятие ухудшает общее состояние экономики в целом. Когда таких предприятий много, как в случае с банковской системой России, ситуация становится критической. Банки ослаблены не только общей экономической ситуацией в стране (индекс интенсивности производства снизился за 9 лет, начиная с 1990 года, до уровня 45%), но и конкуренцией за ресурсы на экономически недоступном для них уровне [5,6]. Отсутствие значительных денежных потоков в ослабленной экономике - одна из основных причин недееспособности значительной части банковской системы.

Ситуация на первый взгляд парадоксальна. Банкам не хватает ресурсов для обеспечения приемлемой нормы прибыли на собственные средства, и в то же время на корреспондентских счетах банков растут астрономические остатки средств, которые банки не имеют возможности разместить в реальном секторе экономики. Однако это не парадокс. Банкам не хватает ресурсов потому, что нет эффективного механизма перераспределения ресурсов. Их количество, основные показатели их деятельности, целесообразность открытия новых банков, возможность и необходимость их реорганизации, санации и ликвидации попросту не контролируются. Например, для получения лицензии на осуществление банковской деятельности не требуется составления бизнес-плана, доказывающего, что появление еще одного банка в данном регионе не только не осложнит положение с ресурсами для других банков, но и обеспечит необходимую норму прибыли на вложенный капитал. Для увеличения уставного капитала уже действующих банков этого также не требуется. В странах с развитой экономикой и банковской системой (например, в США) такое обоснование в форме бизнес-плана просто необходимо [3]. Необходимость обоснования экономической целесообразности своей деятельности особенно актуальна именно для банков. В самом деле, в отличие от промышленных предприятий и коммерческих фирм, основным "сырьем" нормально функционирующего банка являются привлеченные им средства. Соотношение привлеченных и собственных средств у динамично развивающихся банков США (так называемый мультипликатор капитала, т.е. отношение активов к собственным средствам) составляет 14-15. У большинства банков России это соотношение равно 5, т.е. банкам не хватает средств для нормальной работы. Но ведь даже эти весьма ограниченные средства не принадлежат банкам. Это средства предприятий и населения. И они, эти средства, подвергаются непрерывной опасности в банках, балансирующих на грани банкротства. Нелишне здесь напомнить о том, что именно эти средства (других сегодня просто нет, если не считать "чулочных" долларовых сбережений) являются инвестиционным потенциалом - источником роста экономики России.

И все же, ресурсы для кредитования и инвестирования в промышленность у банков имеются, но они невостребованы, так как процентные ставки, которые могут предложить банки, слишком велики для предприятий. Причины очевидны. Величина процентных ставок привлечения ограничена снизу индексом инфляции (36,5 % в 1999 году) и в большинстве случаев не обеспечивает простой сохранности покупательной способности средств, размещенных на срочных вкладах в большинстве банков. Избыток капиталов, работающих в банковском секторе (по сравнению с тем количеством средств, которые имеются в стагнирующей экономике), заставляет банки искать пути для простого выживания. Простейший путь решения проблемы - поддержание приемлемой маржи (разницы между ставками размещения и привлечения). Но банки не могут в индивидуальном порядке, произвольно изменять ставки привлечения и размещения, их определяет рынок. В результате - многие банки становятся нерентабельными и не только не способствуют развитию промышленности, но, как любое нерентабельное предприятие, являются пиявками на теле больной экономики (к сожалению абсолютно без какого-либо лечебного эффекта). Именно в этой ситуации находится большинство банков России уже более двух лет.

Совершенно очевидно, что эта проблема не может быть решена только самими банками, назрела необходимость решений на макроэкономическом уровне. Если говорить о банковской системе в целом, то сохранять ее в нынешнем виде и поддерживать ее устойчивость - чрезмерно дорогое удовольствие для страны, которая не в состоянии обеспечить минимальный (даже по российским понятиям) прожиточный уровень значительной части своих граждан. Да простят нам экономисты-теоретики подобные аналогии, но ситуация становится абсолютно понятной на бытовом уровне. Представьте себе обилие парикмахерских в малозаселенном районе новостроек. Каждая такая парикмахерская может быть оснащена самым современным оборудованием и иметь высококлассных мастеров. Но до тех пор, пока район не будет заселен, все вместе они будут влачить жалкое существование из-за отсутствия клиентов. Ни выделение кредитов (по аналогии со стабилизационными кредитами, предоставляемыми ЦБ РФ некоторым банкам), ни совершенствование оборудования, ни улучшение качества обслуживания, ни дополнительные ассигнования владельцев (по аналогии с увеличением уставных капиталов банков за счет дополнительных эмиссий) не способны улучшить положения в целом.

Банк России однозначно связывает устойчивость банковской системы и каждого банка в отдельности с величиной собственных средств (капитала) банка, вводя минимальный размер этого показателя своими Указаниями. Рецепт прост - увеличивай капитал и повышай, таким образом, устойчивость и надежность своего банка, а заодно и всей банковской системы России. В условиях разразившегося кризиса это заблуждение может очень дорого стоить не только для банковской системеы, но и для всей экономики России.

Отмечая, что августовский кризис 1998 года "носил очень острый характер", а также "ярко выраженный системный характер"[2], руководство ЦБ приняло правильное, но запоздалое решение о реструктуризации банков. Под реструктуризацией понимается санация, ликвидация или слияние банков, а также "изменение банковской стратегии". Вот здесь возникает много вопросов. Например, из "стратегических" задач просматривается лишь указание о проведении анализа финансового состояния банков и отзыв лицензий, но совершенно непонятно, каким образом, на основании каких показателей будут оцениваться перспективы выживания конкретных банков.

Так с чего же следует начинать перестройку банковской системы?

На данном этапе реформирования необходимо сменить парадигму "извлечение максимальной прибыли при минимуме риска" на парадигму "обеспечение устойчивого развития наиболее жизнеспособной и экономически целесообразной части банковского сектора экономики".

Устойчивое развитие банковской системы - есть следствие (и характеристика качества!) принимаемых решений, то есть, в конечном счете, характеристика потенциала управления [7]. Потенциал управления - это совокупность механизмов, согласующих ресурсы и цели развития. Предполагается, что существует многоуровневая структура управления. В качестве целей развития рассматриваются критерии и целевые функционалы, определяемые на верхнем уровне управленческой структуры, периодически переопределяемые в процессе изменения системы. В этом смысле развитие - это эволюция в условиях ограниченных ресурсов и неопределенности информации.

Основополагающей идеей предлагаемого подхода является построение механизмов перераспределения ресурсов и обеспечения устойчивого развития банковской системы на основе функций выбора. Функция выбора преобразует множество альтернатив в множество рациональных решений. Рациональный компромисс, в свою очередь, определяется установленными на верхнем уровне управления принципами оптимальности (отношениями) [9].

Предполагается, что многоуровневая система эволюционирует по определенным "шагам" (стадиям). На каждом "шаге" осуществляется коррекция отношений между банками, и реализуется их функция выбора с помощью конкретных механизмов. В условиях неопределенности информации реализованное решение не совпадает с целевыми установками. Вот эту разницу между желаемым и реализованным решениями и предлагается рассматривать в качестве меры развития, а в качестве характеристики устойчивости - устойчивость используемого в механизмах выбора принципа оптимальности.

В рамках парадигмы устойчивого развития предлагается установить следующий принцип оптимальности: максимизация интегрального показателя устойчивости Z₁(x_t) и интегрального показателя динамической активности банка Z₂(у_t) на ограниченном множестве С нормативных показателей x_t и у_t банковской системы. Предполагается, что векторы нормативных показателей банка x_t и у_t = f(x_t - x_t-1), принадлежащих ограниченному множеству показателей С, могут быть измерены на любом временном шаге t, а интегральные показатели Z₁(x_t) и Z₂(у_t) могут быть вычислены как линейные свертки многомерных показателей x_t и у_t соответственно; f - функция нормированного тренда на интервале[t-1,t].

Оценка состояний банка как сложной системы должна строиться на иерархии показателей, адекватно отражающих его устойчивость и развитие. Исходя из этой посылки, была разработана следующая схема конструирования дерева показателей: на верхнем уровне дерева размещаются интегральные показатели устойчивости и динамической активности; средний уровень образуют комплексные показатели, консолидируемые из исходных показателей нижнего уровня. Сам же механизм консолидации осуществлялся на основе модели анализа состояний банка (о ней речь пойдет в следующем разделе). При таком подходе большое значение приобретает выбор исходных показателей нижнего уровня. В данных исследованиях выбор исходных относительных показателей определялся следующими основными соображениями.

Прежде всего, состояние банка и возможности его нормального функционирования определяются наличием у него необходимого количества привлеченных средств. Привлеченные рублевые ресурсы банков формируются за счет следующих основных средств: остатки на текущих и расчетных счетах предприятий и организаций, депозиты юридических лиц, депозиты физических лиц, средства, привлеченные за счет выпуска ценных бумаг (облигации, депозитные сертификаты, сберегательные сертификаты, векселя и банковские акцепты). Для повышения информативности этого показателя он был соотнесен с разницей денежных агрегатов М2 и М0. Показатель X_1t , равный отношению привлеченных рублевых средств к разности денежных агрегатов М2 и М0 характеризует, таким образом, долю рублевых средств, обслуживаемую данным банком. Эта доля связана однозначным соответствием с позиционированием каждого банка на рынке привлечения рублевых средств. Так как абсолютная величина этого показателя не в полной мере характеризует ту роль, которую играет данный банк на рынке, данный показатель был дополнен показателем динамической активности вида x_1t = X_1t / X₁₁ (t = 1...Kn), где Kn количество точек наблюдения на заданном периоде; X₁₁ - значение показателя в начальной точке периода; X_1t - значение показателя в текущей точке периода. Введение этого относительного показателя, по нашему мнению, уравновешивает позиции крупных и недостаточно активных банков и более мелких, но динамично развивающихся банков.

Значительную часть привлеченных средств российских банков составляет валюта. Для учета валютной части (и ресурсной базы в целом) вводится показатель X_3t, равный отношению всей суммы привлеченных средств (рубли плюс валюта) к текущему курсу доллара. При этом, разумеется, игнорируется наличие разнообразных валют в балансах банков и влияние соответствующих кросс-курсов. Из-за соображений, описанных выше, этот показатель также был дополнен показателем динамической активности вида x_4t = X_3t/X₃₁, где X₃₁ - значение показателя в начальной точке анализируемого периода_.

Одной из главных причин слабости банковской системы является острый дефицит привлеченных средств. Успешность решения данной проблемы достаточно хорошо характеризует отношение валюты баланса-нетто к собственным средствам банка. Собственные средства банков определяются достаточно легко из простейшего соотношения:

Таким образом, собственные средства (капитал) банка используются в данном показателе по балансовой стоимости. Оценка рыночной стоимости капитала банка - задача довольно сложная и требующая дополнительных исследований, выходящих за рамки обсуждаемой темы. Различного рода приближения к оценке именно рыночной стоимости капитала банка (капитал, рассчитанный по методике ЦБ РФ, различные рейтинговые определения капитала), нельзя признать удовлетворительными уже хотя бы по тому, что в случае успешного решения этой проблемы, задачи, связанные с оценкой финансового состояния банков, их рейтингованием и прочее, просто не стояли бы - они решались бы автоматически. Очевидно, что это не так. Следует признать, что пока достаточно однозначно определена лишь балансовая стоимость собственных средств, которую мы и используем в расчетах.

Результатом деятельности любого коммерческого предприятия является чистая прибыль после налогообложения. Расчет этой величины на основе балансовых данных банков невозможен, в связи с чем в расчетах использовалась балансовая прибыль до налогообложения. Основными общепринятыми относительными показателями результативности деятельности коммерческого предприятия является отношение прибыли к собственным средствам (капиталу) и отношение прибыли к валюте баланса-нетто.

Эффективная деятельность банков невозможна без поддержания необходимой степени ликвидности активов. Следует отметить, что прибыльность банка обычно находится в обратной зависимости от его ликвидности. Ликвидность банка достаточно хорошо характеризуется тремя показателями, определенными Инструкцией N1 ЦБ РФ: Н2-норматив мгновенной ликвидности, Н3-норматив текущей ликвидности и Н5-норматив общей ликвидности.

Таким образом, минимальный набор значимых исходных показателей анализа устойчивости банка выглядит следующим образом:

1. X_1t = (привлеченные рублевые ресурсы)/(М2-М0);
2. X_2t = X_1t/ X_11;
3. X_3t = (привлеченные средства, рубли + валюта)/(курс доллара США)
4. X_4t = X_3t/ X₃₁;
5. X_5t = (валюта баланса-нетто)/(собственные средства);
6. X_6t = Н2;
7. X_7t = H3;
8. X_8t = H5;
9. X_9t = (балансовая прибыль)/(валюта баланса-нетто);
10. X_10t = (балансовая прибыль)/(собственные средства).

Комплексные показатели устойчивости Y_jt = f_j(X_it) формировались следующим образом:

1. Y_1t = f₁(X_1t,X_2t,?X_5t);
2. Y_2t = f₂(x_6t,X_7t,X_8t);
3. Y_3t = f₃(X_9t,X_10t).

Интегральный показатель устойчивости Z_1t = F₁(Y_1t, Y_2t, Y_3t) является функцией трех комплексных показателей устойчивости, отражающих три стороны деятельности банков - состояние ресурсной базы, ликвидность и результативность деятельности (прибыльность).

Следует подчеркнуть, что выбор и количество исходных показателей определяется целями диагностики финансового состояния банков. В случае необходимости количество исходных показателей может быть расширено, либо консолидировано в соответствии с заданной степенью детализации анализа. Предложенные методы обработки позволяют реализовать любую степень детализации деятельности банка, зависящую только от полноты исходных данных.

Для оценки показателей устойчивости Z₁ и динамической активности Z₂ были разработаны две модели: нейронная сеть и модель стохастической аппроксимации. Схема входных и выходных показателей обеих моделей показана на рис.1.

Входные показатели {x₁(t), x₂(t),..., x_n(t)} и {y₁(t), y₂(t),..., y_n(t)} приводились к единичному масштабу по группе анализируемых банков на заданном временном периоде их функционирования, т.е. гарантировалась принадлежность множества входных данных интервалу [0,1]. Это делалось для того, чтобы значения всех переменных модели были сравнимы.

Выходные показатели Z₁(t)и Z₂(t) формировались моделями, разработанными на основе процедур обучения "без учителя", и в случае нормировки располагались в единичном интервале. В нейронной модели (НМ) использовался известный алгоритм Ойа [9], а в модели стохастической аппроксимации (СМ) - модифицированныйне менее известный алгоритм [10].

Сравнительный анализ результатов моделирования, проведенный по 24 банкам, показал однозначное соответствие обеих моделей истории изменения состояний банков. Из рис.2 видно, например, что независимо от выбранных методов моделирования (различающихся по сути) кривые результирующих выходных показателей практически эквидистантны.

В отличие от карт Кохонена, получаемых с помощью известных нейропакетов [11], предлагаемая методика оценки финансового состояния банка позволяет получать двумерное представление позиции банка в любой группе банков без использования техники "кластерной раскраски". Нелинейная аппроксимация массива многомерных данных двумерной плоскостью заложена в самой нейронной самообучающейся модели, на выходе которой формируются два интегральных показателя Z₁ и Z₂. Это дает возможность позиционировать банк по отношению к другим банкам в координатах устойчивость - активность. Рейтинг банка R определяется очевидным образом как расстояние точки расположения банка от начала координат.

Для проведения расчетов по рейтингованию использовалась информация из финансовой отчетности банков. Эта информация предварительно обрабатывалась пакетом АФСКБ (Анализ Финансового Состояния Коммерческих Банков) фирмы "ИНЭК" с целью получения многомерных показателей x_t и y_t. Пример карты финансового состояния группы из 12 -ти банков в период последнего кризиса показан на рис.3. В табл.1 приведены соответствующие рейтинговые показатели для этой группы за тот же период.

Таблица 1

Введенный ранее принцип оптимальности предполагает возможность пошагового управления банком на основе предистории его развития. Выработка управляющего воздействия содержит этапы: обучение модели по временным рядам на предыдущих шагах; прогнозирование финансовых показателей на заданном горизонте прогнозирования; анализ и последующее принятие решения. Естественно, чем меньше горизонт прогнозирования и лучше метод извлечения закономерностей из хаотичных временных рядов - тем реальнее результат предсказания. При таком подходе экстраполируются не сами многомерные финансовые показатели, а одномерные интегральные величины Z₁ и Z₂. Многомерные финансовые показатели получаются автоматически в результате интерполяции по известным весовым коэффициентам, полученным в результате обучения. Это дает определенные преимущества:

во-первых, поведение во времени интегральных величин значительно более плавно многомерных данных, что улучшает оценку предсказуемости;

во-вторых, модель адаптивна к последующему изменению многомерных финансовых показателей, т.е. работает эффект "подстройки" весов.

Все выше перечисленное позволяет увеличить надежность прогнозов. Тем не менее, следует отметить, что даже теоретически нельзя обеспечить достижимость заданного уровня точности предсказаний. На рис.4 и рис.5 в качестве примера приведены прогнозируемые и фактические значения различных финансовых показателей, рассчитанных по данным для Московского Индустриального банка. Из графиков видно, что для отдельных точек прогнозируемых показателей несовпадение с фактом достигает 57%.

Еще одно достоинство предлагаемого подхода - возможность предсказания банкротств. Ранее уже отмечалось, что нормированные значения интегральных показателей устойчивости и активности для анализируемой группы банков изменяются в диапазоне от 0 до 1. Следовательно, существуют "плохие" области вблизи нуля, попадание в которые может привести к банкротству с определенной степенью возможности банкротства. Зафиксировав границы областей, можно вычислить критические значения показателей банкротства. На рис.5 показана динамика изменения интегрального показателя устойчивости Z₁ трех банков-банкротов. Критический уровень потенциального банкротства анализируемые банки перешагнули уже в 1998 году, а лицензий были лишены значительно позже: АВИАБАНК -11.03.99 г.; ИНФОРМТЕХНИКА - 29.07.99 г.; ЭЛБИМ-БАНК - 17.11.99 г.

7. Обсуждение результатов.

Для проведения финансового анализа было отобрано 24 банка. Их выбор определялся наличием балансов и расшифровок для расчета нормативов по Инструкции N1 ЦБ РФ на все отчетные даты в интервале 01.01.1998-01.12.1999 и величиной валюты баланса более 1000 млн.рублей. Таким образом, выбор банков был в определенной степени произвольным.

Вся первичная обработка информации проводилась программным комплексом АФСКБ фирмы "ИНЭК". В процессе обработки выявились некоторые особенности поведения интегральных показателей, на которые хотелось бы обратить внимание.

На рис. 6 представлена зависимость интегрального показателя устойчивости банков Z₁, получивших стабилизационные кредиты ЦБ РФ после августовского кризиса 1998 года.

Объемы стабилизационных кредитов, предоставленных банкам, приведены в табл. 2.

Таблица 2. Объемы стабилизационных кредитов, млн.рублей

Особенностью приведенных на рис.6 зависимостей является значительное снижение величины интегрального показателя устойчивости в конце 1998 и начале 1999 года, затем рост и стабилизация в интервале значений 0,55-0,60 (кроме Мост-банка). Большинству банков из этой группы не удалось достичь уровня устойчивости, сложившегося в первой половине 1998 года (отметим, весьма небольшого). Характер кривых схож с динамикой промышленного производства России, но с той лишь разницей, что промышленное производство к концу 1999 года стабилизировалось на более высоком уровне, чем уровень первой половины 1998 года.

На рис.7 приведены аналогичные зависимости для банков второй группы, не получивших стабилизационные кредиты, однако, имеющих сравнительно неплохие показатели на 01.12.1999 года. Для сравнения на этом же рисунке изображена кривая интегрального показателя для Автобанка из первой группы. Как видно, и для данной группы банков также наблюдается тенденция к стабилизации показателей в интервале значений 0,65-0,70 (кроме Альфа-банка, у которого показатель устойчивости продолжал расти).

Обратите внимание на характер самих кривых второй группы банков: у них нет глубокого "августовского провала". Отсутствие значительного спада в конце 1998 и начале 1999 года является свидетельством надежного менеджмента, позволяющего выйти из кризисных ситуаций с минимальными потерями.

Еще более понятной становится ситуация в управлении банками, если рассмотреть зависимость интегрального показателя устойчивости Z1 от комплексного показателя Y2, характеризующего состояние ликвидности. На рис.8 и рис.9 приведены соответствующие зависимости для двух "типичных" банков из первой и второй групп, различающихся стратегиями управления.

На рис.8 очень хорошо видно резкое изменение стратегии ММБ (вторая группа) после кризиса 17 августа 1998 года. Нижний набор точек и соответствующая линия тренда характерны для периода до кризиса, в то время, как верхний кластер характеризует стратегию послекризисного поведения банка. Произошел практически эквидистантный сдвиг линии тренда влево и вверх. Очевидно, что те же значения интегрального показателя устойчивости достигаются при более низких значениях ликвидности, то есть произошел резкий переход к ресурсосберегающей стратегии. Для банков первой группы, получивших стабилизационные кредиты ЦБ (в противоположность этому резкому переходу), более характерна зависимость, представленная на рис.9. Данные лежат на одной прямой (до и после кризиса) - изменений в стратегии управления нет. А ведь действительно, зачем менять стратегию, если "деньги" и так дают?

Особенности стратегии управления банками хорошо прослеживаются, исходя из зависимостей типа Z1=f(Y_i) и Y_i =f(Y_j), однако хотелось бы обратить особое внимание на некоторые тенденции, присущие всей совокупности исследуемой выборки банков. На рис.10 представлена временная зависимость разницы в максимальном и минимальном значении интегрального показателя устойчивости Z1 для выборки из 24 банков.

Отчетливо видны затухающие колебания системы, выведенной из состояния равновесия. По ним легко установить период собственных колебаний системы и возможные "критические точки" потери устойчивости. Если не произойдет каких-либо структурных изменений, то ближайшие "критические точки" 2000 года - это начало мая, середина августа, начало декабря. Однако, выбор определенных параметров управления со стороны ЦБ способен привести к бифуркационной ситуации, в которой систему ждут качественные изменения. Если этот выбор будет сделан правильно, то могут быть созданы условия для самоорганизации, если же выбор будет сделан "как всегда", - система разрушится.

В сегодняшней России, в условиях неопределенности информации и неполноты рынков, велики транзакционные издержки. Их наличие в значительной степени определяется неэффективным распределением ресурсов, в том числе денежных потоков, что в конечном итоге является источником кризиса банковской системы.

Для выхода из системного кризиса необходимо менять банковскую стратегию, т.е. изменять не только состояния системы, но и ее управление. В нынешних условиях это возможно сделать лишь отказавшись от парадигмы максимизации прибыли при минимуме риска и перейти к парадигме устойчивого развития банковской системы. Построение механизмов, обеспечевающих устойчивое развитие ( т.е. институтов, реализующих нормативные показатели, правила и цели устойчивого развития) позволит усилить роль государства как посредника между экономическими субъектами и повысит эффективность распределения ресурсов.

Изложенный в настоящей работе подход конструктивен, проверен результатами моделирования и уже сегодня позволяет приступить к реализации механизмов устойчивого развития. Предложенные модели и методы оценки финансового состояния банков дают возможность не только анализировать и контролировать их деятельность, но и прогнозировать финансовые показатели в условиях неопределенности информации, предсказывать возможность банкротств. Методика диагностики и прогнозирования может быть адаптирована для любых коммерческих предприятий (фирмы, страховые компании, инвестиционные фонды и т.д.).

Если руководители Банка России действительно заинтересованы в скорейшем выходе из системного кризиса, то мы рекомендуем как можно быстрее, уже в контексте программы реструктуризации приступить к разработке и осуществлению целевой программы устойчивого развития банков России.

Контактные телефоны: (095) 159-3739, (095) 230-6198.

1. Arrow K. J. The Potentials and Limits of the Market in Resource Allocation. In: Issues in Contemporary Microeconomics and Welfare. London: Macmillan, 1985, p. 107 - 124.

2. Парамонова Т. Официальная политика Банка России завоевывает все большее доверие. "Бюллетень финансовой информации", 9, сентябрь1999 г., с. 4-12.

3. Питер С. Роуз. Банковский менеджмент., 1995, М.: ДЕЛО Лтд.,. 1995, 743с.

4. Крис Дж. Барлтроп, Диана МакНотон., Банки на развивающихся рынках,.Том 2. 1994, М., Финансы и статистика,. 1994, 228с.

5. Котенков В.Н. "Эффективность работы банков в России"., Котенков В.Н., "Промышленность России", 12 (20), декабрь 1998 г., с.89-97

6. Котенков В.Н. "Уставный капитал и надежность банка". "Промышленность России", 3 (23), март 1999 г., с. 91-99.

7. Сазыкин Б.В. Устойчивое развитие сложных систем: конструктивный подход. /Материалы международной конференции "Анализ систем на рубеже тысячелетия: теория и практика". Москва, 16 - 18 декабря 1997 г. М.: Интеллект, 1998, с. 185.

8. Сазыкин Б.В. Методология безопасности сложных систем. / Материалы международной конференции "Анализ систем на пороге XXI века: теория и практика". Москва, 27 - 29 февраля 1996 г. Том 4, вып. 1. М.: Интеллект, 1997, с. 59 - 66.

9. Oja E., Ogawa H., Wangviwattana J. Learning in nonlinear constrained Hebbian networks./ ?Artificial Neural Networks? (Proc. ICANN-91), 1991. Amsterdam: North - Holland, p. 385 - 390.

10. Sazykin B.V. Sequential decision making in multicriterial optimization of nonlinear systems. In: Philosophy of nonlinear control systems. Boston:CRC Press, 1990, p.370 - 390.Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. - М.: Мир. 1978. - 411с.

11. Горбунов А. Использование нейропакетов для финансового анализа банка./ "Бюллетень финансовой информации", 6, июнь1999 г., с. 48 - 51.