Е.Ю. Поляков, И.А. Плескова, Т.С. Силинская,
Э.С. Локтева, Л.Г. Макарова
МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
НОРМАТИВНО-ПРАВОВЫХ АКТОВ
Общество всегда испытывает потребность в эффективном нормативно-правовом регулировании. При этом вследствие необходимости принимать во внимание противоречивое влияние множества факторов, таких как поведенческие аспекты в правовой сфере, воздействие внешней среды, эффективный выбор средств нормативно-правового регулирования затруднен.
В данной работе для анализа нормативно-правовых актов предложен вариант использования результативного многокритериального метода анализа иерархий (МАИ), разработанного американским ученым Т.Саати1 [2, c.23-24]. Предложенный авторами подход апробирован на примере нормативно-правовых актов в области финансов и налогов, принятых за последние 3 года.
МАИ позволяет установить приоритеты между критериями и анализируемыми альтернативами и включает выполнение следующих стадий: декомпозиция задачи, сравнительные суждения, синтез приоритетов и выбор альтернатив. Декомпозиция проблемы подразумевает представление задачи в иерархическом виде (см. рисунок 1).
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ВБ
ДП
ГА
МГС
МГ
ПОП
НКН
ВСС
СА
ВО
СВА
МИН
РКП
НИП
Анализ акта из области «Финансы и налоги»
ВА
МО
ПА
РА
КА
Рис. 1. Иерархическое представление задачи
На верхнем уровне иерархии расположена цель задачи, которая обозначена как: Анализ акта из области «Финансы и налоги». На следующем уровне размещаются группы критериев оценки актов, которые, в свою очередь, включают критерии. Группа критериев «Влияние акта (ВА)» охватывает критерии: влияние на бюджет (ВБ), на социальную сферу (ВСС), глобальность акта (ГА). Мнение общественности (МО) оценивается посредством изучения мнения государственных служащих (МГС), граждан (МГ), а также популярности акта в средствах массовой информации (ПОП). Понятности акта (ПА) соответствуют его доступность для понимания (ДП) и наименьшее количество отсылочных норм (НКН). Результативность акта (РА) проявляется через его соответствие социально-политической и правовой ситуации в обществе (СА), важности области, на которую влияет акт (ВО), посредством критериев скорости влияния акта (СВА) и минимизации ресурсов, связанных с изменением законодательного регулирования (МИН). Признаками коррупциогенности акта (КА) является распространенность коррупционных правонарушений в сфере действия акта (РКП), нечеткость и противоречивость акта (НИП).
На нижнем уровне рис. 1 расположены нормативно-правовые акты, которые должны быть оценены. Список анализируемых документов охватывает:
Федеральный закон (ФЗ) «О порядке финансирования выплат за счет средств пенсионных накоплений»;
ФЗ «О размере и порядке расчета тарифа страхового взноса на обязательное медицинское страхование неработающего населения»;
ФЗ «О бюджете фонда социального страхования Российской Федерации на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов»;
ФЗ «О бюджете пенсионного фонда Российской Федерации на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов»;
ФЗ «О страховых тарифах на обязательное социальное страхование от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов»;
ФЗ «О бюджете федерального фонда обязательного медицинского страхования на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов»;
ФЗ «О внесении изменений в федеральный закон «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации» и федеральный закон «О Центральном Банке Российской Федерации (Банке России)»;
Постановление Правительства РФ «О предельной величине базы начисления страховых взносов в государственные внебюджетные фонды с 1 января 2013 г.»;
ФЗ «О национальной платежной системе»;
Приказ ФТС России «О взимании акцизов.
На этапе сравнительных суждений определяются приоритеты рассматриваемых критериев и их групп, дается оценка каждой альтернативе по группам критериев и по каждому критерию. При проведении попарных сравнений элементов задачи нами использована шкала относительной важности, согласно которой применяются следующие коэффициенты относительной важности: 1 – равная важность; 3 – умеренное превосходство одного над другим; 5 – существенное или сильное превосходство; 7 – значительное превосходство; 9 – очень сильное превосходство; 2,4,6,8 – промежуточные решения между двумя соседними суждениями.
Для примера в таблице 1, часть столбцов которой исключена для уменьшения ее размеров, представлены результаты попарных сравнений критериев. Назначение и порядок расчета локального приоритета рассмотрены ниже.
Таблица 1
Матрица попарных сравнений критериев оценки актов (фрагмент)
Критерий
|
ВБ
|
ВСС
|
ГА
|
МГС
|
…
|
МИН
|
РКП
|
НИП
|
Локальный приоритет
|
Влияние на бюджет (ВБ)
|
1
|
3
|
1/2
|
5
|
…
|
1
|
2
|
5
|
0,12
|
Влияние на социальную сферу (ВСС)
|
1/3
|
1
|
1/4
|
4
|
…
|
1/3
|
1
|
2
|
0,06
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
…
|
Нечеткость и противоречивость акта (НИП)
|
1/5
|
1/2
|
1/6
|
3
|
…
|
¼
|
1/4
|
1
|
0,04
|
С использованием шкалы относительной важности формируются матрицы попарных сравнений: актов-альтернатив по критериям; критериев в пределах групп; актов-альтернатив по группам критериев.
Чтобы оценить акты по критерию «мнение граждан», авторами данной работы проведен социологический опрос, в котором каждого опрашиваемого просили расположить акты в порядке убывания с позиций мнения участников опроса по поводу важности документа для них. Опрашивались люди разных возрастов, так как акты направлены на разные слои населения. Обработка собранной информации позволила разместить акты в последовательности: пп.6, 4,5,7,3,1,2,9,8,10. Таким образом, граждан больше всего волнуют акты, регулирующие медицинское страхование, пенсионный фонд, а наиболее негативное отношение у опрашиваемых вызывает Приказ «О взимании акцизов», который может значительно ухудшить положение налогоплательщиков, например, увеличив ставки акцизов на бензин. Интересно, что на одном из последних мест расположился довольно важный ФЗ «О Национальной платежной системе», регулирующий современные услуги в сфере платежей и расчетов.
На последнем этапе использования приема анализа иерархий определяются приоритеты элементов задачи и выбирается наилучшая альтернатива. На базе матриц попарных сравнений формируются значения локальных приоритетов, выражающие относительное влияние каждого элемента задачи на достижение поставленной цели. Локальные приоритеты вычисляются посредством деления средней геометрической по каждой строке каждой матрицы на сумму средних геометрических по всем ее элементам.
Для выбора более приоритетных нормативно-правовых актов по группам критериев и по совокупности критериев определяются глобальные приоритеты, для расчета которых по каждой строке матрицы определяется сумма произведений локальных приоритетов критериев, входящих в группу, и локальных приоритетов актов по соответствующим критериям. Чем большее значение имеет глобальный приоритет, тем предпочтительнее нормативно-правовой акт1.
Таким образом, проанализировав полученные результаты, получаем, что по совокупности критериев больший приоритет имеет ФЗ «О бюджете федерального фонда обязательного медицинского страхования на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов». Несмотря на то, что данный закон требует затрат значительных бюджетных средств, он оказывает преимущественное влияние на социальную сферу, является понятным и доступным, принят в первом чтении, а также является наиболее важным, по мнению граждан.
Авторами данной работы предложен новый способ экспертизы нормативно-правовых актов на базе многофакторного метода анализа иерархий. МАИ можно использовать на стадии подготовки законопроекта, учитывая при этом мнение граждан, производя проверку его понятности, непротиворечивости, наличия спорных моментов. Применение органами государственной власти разработанной нами методики анализа нормативно-правовых актов до их принятия позволит организовать процесс разработки, обсуждения, оценки и обоснования законопроектов.
Н. В. Здорова, Е. О. Сучкова
ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ УСТОЙЧИВОСТИ РОССИЙСКИХ СИСТЕМНО ЗНАЧИМЫХ БАНКОВ
Беспрецедентные меры, предпринятые правительствами во время мирового финансового кризиса для поддержки кредитных организаций, которые считались слишком большими, чтобы обанкротиться (too big to fail), подчеркивают критическую роль, которые играют крупные, системно значимые банки в национальном экономическом развитии. Кризис показал, что крупнейшие банки превратились в источник серьезных системных рисков, которые способны привести к коллапсу всей мировой финансовой системы. Яркий пример тому – крах американского банка Lehman Brothers.
Во многих исследованиях1, посвященных определению факторов, позволяющих выявить системообразующие банки, размер кредитной организации считается основным критерием системной значимости. Тем не менее, существует ряд эмпирических доказательств того, что этот принцип не всегда корректен. В этой связи интересно проанализировать факторы устойчивости различных групп российских кредитных организаций, в частности, системообразующих банков, чтобы понять, должны ли к ним применяться особые нормы регулирования и надзора, необходимо ли их поддерживать, как важные элементы системы, либо необходимо сокращать их значимость для банковской системы и экономики в целом.
Для этой цели была произведена кластеризация статистической базы на основе классификации банков по величине совокупных активов, предложенной Центром макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. Для построения модели были отобраны 15 крупных банков, 20 средних и 20 мелких банков.
Кластерный анализ выявил значительные различия в размерах, структуре операций, рентабельности исследуемых групп банков. Полученные результаты указывают на то, что банки оперируют в разных условиях, на разных подрынках. В частности, крупнейшие игроки характеризуются более диверсифицированной пассивной базой: активно привлекают ресурсы с межбанковского рынка, пользуются поддержкой кредитора последней инстанции, выходят на рынок корпоративных облигаций и, как следствие, имеют более низкую стоимость привлечения средств.
С помощью эконометрического инструментария была построена модель, объясняющая зависимость устойчивости банка от набора банковских факторов и макроэкономических параметров. В качестве показателя устойчивости использовался широко известный индекс стабильности, рассчитываемый на основе Z-статистик Роя, поскольку он непосредственно связан с оценкой вероятности неплатежеспособности банка и рассматривается в качестве показателя, характеризующего «расстояние до дефолта». Индекс Z-score рассчитывается следующим образом:
где ROA – среднее значение рентабельности активов за весь анализируемый период; CAR – отношение капитала к активам; SROA – это стандартное отклонение показателя рентабельности активов за аналогичный период.
Для оценки зависимости платежеспособности банка от различных факторов была построена регрессионная модель на основе панельных данных по выборке российских банков в период с 1 января 2008 года по 1 января 2012 года:
где i – индивидуальный банк; t – период; α, βj, γk – параметры, подлежащие оценке; εi,t – эконометрическая ошибка; Zit – зависимая переменная, показатель Z-score банка i в квартал t.
BSFj,it (bank-specific factors) – набор из индивидуальных банковских факторов, к которым относятся следующие показатели: Liabilities (отношение обязательств банка к ВВП), Equity (коэффициент валового левериджа – отношение собственного капитала к совокупным активам), Credits (отношение кредитов экономике к ВВП), AFR (стоимость привлечения средств – отношение процентных расходов к привлеченным средствам), CredBR (коэффициент государственной поддержки – отношение кредитов Банка России к обязательствам банка), Shortdebt (отношение краткосрочных обязательств банка к совокупным привлеченным средствам).
MACROk,t – набор макроэкономических факторов, включая GDPgrowth (темп роста ВВП), Inflation (уровень инфляции), ExpImp (отношение экспорта к импорту), Oil (цена на нефть сорта «Юралс»), REER (реальный эффективный курс рубля к иностранным валютам).
Исследование взаимосвязей между параметрами Assets (Совокупные активы банка) и Liabilities (отношение обязательств банка к ВВП) с помощью матрицы парной корреляции отразило тот факт, что в российской практике традиционно банки, крупные с точки зрения абсолютного размера, имеют наибольшую системную значимость.
Результаты регрессионной модели позволяют сделать вывод о том, что степень чувствительности к риску и устойчивость различных групп банков по размеру активов существенно варьируется. Крупные кредитные организации, в отличие от средних и мелких банков, крайне чувствительны к мировой конъюнктуре и слишком зависимы от международных рынков капитала и государственной поддержки. Системообразующие банки в большей степени подвержены изменению цен на нефть, так как среди клиентов крупных банков большое количество предприятий топливно-энергетического комплекса, а также крупнейших корпораций, активных на фондовом рынке, денежные потоки которых сильно зависят от колебаний цен на нефть.
Таким образом, нельзя однозначно утверждать, что крупные банки являются наиболее стабильными. В периоды экономического подъема крупные игроки демонстрируют высокую степень устойчивости, потому что они могут наращивать активы, капитальную базу и пр. Но в периоды кризиса, как это ни парадоксально, наоборот, данные банки менее устойчивы, поскольку доля длинных средств в их кредитных портфелях значительна, их заемщики – крупные предприятия, деятельность которых также зависит от состояния макроэкономической среды. Соответственно, крупные банки, в отличие от мелких, более уязвимы и подвержены макрорискам.
Значительная часть крупных российских банков имеет норматив достаточности капитала чуть выше минимального уровня. Следовательно, их текущая капитализация не может обеспечить надежной «подушки безопасности» для смягчения последствий потенциально возможного кризиса в банковской системе. Рост достаточности капитала в период кризиса обусловлен «вливанием» в капитал крупнейших банков субординированных кредитов. Из общего объема средств, выделенных государством на рекапитализацию банковского сектора, более 80%, или 725 из 904 млрд. руб., транслировалось Сбербанку (500 млрд. руб.), ВТБ (200 млрд. руб.), Россельхозбанку (25 млрд. руб.).
В новых стандартах, разработанных Базельским комитетом по банковскому надзору, определены меры по выявлению и регулированию системно значимых банков, призванные снизить потребность в государственном финансировании капитала банков за счет более высоких требований к достаточности капитала и качеству активов, принимаемых для покрытия убытков. Базельский комитет предлагает установить минимальные требования к достаточности капитала: размер капитала первого уровня в процентах от взвешенных по риску активов может находиться в диапазоне от 1% до 2,5% в зависимости от степени системной значимости банка1. Однако существует мнение, что дополнительные требования к достаточности капитала системообразующих банков грозят существенным снижением показателей рентабельности, которые являются ключевыми индикаторами эффективности деятельности кредитных организаций. С целью проверки справедливости данной гипотезы была построена регрессионная модель, объясняющая влияние изменения ряда параметров на показатель ROA.
Для оценки факторов, оказывающих влияние на прибыльность активов банков, использована регрессионная зависимость в следующей форме: 
Полученные оценки дают основания полагать, что установление дополнительных требований к достаточности капитала негативным образом отразятся на прибыльности активов именно крупнейших банков. Ужесточение требований Банка России грозит крупным банкам снижением рентабельности, что осложнит привлечение новых акционеров, но в то же время повысит их финансовую устойчивость. Однако для некоторых банков, возможно, потребуются дополнительные траты на докапитализацию и приведение финансового состояния в соответствие с повышенными нормами, что, в свою очередь, единовременно снизит показатели чистой прибыли и финансовой эффективности.
В силу подверженности данного класса банков макроэкономическим шокам и высокой зависимости от государственной поддержки в кризисные периоды, крупные кредитные организации представляют собой главный источник опасности для бюджетной стабильности, поскольку расходы государства на санацию системообразующих банков способны пошатнуть бюджет и подорвать государственные финансы в целом. Кроме того, такое положение дел грозит ростом социальных издержек. Банкротство крупного банка ложится на плечи не только его собственников и клиентов, но и на государство, а через него – на налогоплательщиков.
Поэтому считается обоснованным введение дифференцированного подхода к регулированию и надзору за системообразующими банками как одного из важных направлений макропруденциальной политики, по сути направленного на смягчение проблемы «Too big to fail». |
