Модели рейтингов международного агентства Moody’s
При построении моделей выделялись группы финансовых индикаторов в соответствии с методологией Moody’s. Поскольку переменные внутри группы показателей сильно коррелированны, то достаточно использовать по одной переменной из каждой группы. На первом этапе более подробно осуществлялся выбор объясняющей переменной из группы рентабельность. В качестве экономического вывода следует важность рентабельности привлекаемых ресурсов не только для стран с развивающимися экономиками, но и для развитых стран. Представляется, что доступ к дешевым ресурсам является первичным среди факторов, определяющих конкурентные преимущества банка.
Помимо базовой модели для исследования временного тренда и повышения предсказательной силы моделей использовались:
- включение фиктивных переменных по годам (модель mY);
- переход к порядковым шкалам с отображением объясняющих финансовых переменных в шкалу квантилей путем построения рэнкинга наблюдений по каждой из переменных и отображения в шкалу [0,1] согласно полученному упорядочению (модель mP);
- использования нормированных шкал с преобразованием каждой объясняющей финансовой переменной путем вычитания соответствующего ей кросс-секционного среднего значения и последующего деления на стандартную ошибку (модель mN).
Полученные модели представлены в табл. 7.5. Знаки коэффициентов совпадают во всех моделях, согласуются с априорными представлениями и достаточно хорошо интерпретируемы.
Таблица 7.5 Базовая модель рейтингов и ее модификации
Объясняющая переменная
|
Коэффициенты моделей
|
|
|
mB
|
mY
|
mP
|
mN
|
|
Активы (логарифм)
|
-0,799***
|
-0,817***
|
-5,433***
|
-1,915***
|
|
Стоимость обязательств
|
0,333***
|
0,377***
|
2,658***
|
0,950***
|
|
Резервы/Кредиты
|
0,159
|
0,179
|
4,073***
|
0,889**
|
|
Капитал/Активы
|
0,131***
|
0,130***
|
1,388***
|
0,826***
|
|
Депозиты/Капитал
|
0,136***
|
0,140***
|
1,969***
|
0,795***
|
|
2004 год
|
-
|
0,510**
|
0,257
|
0,274
|
|
2005 год
|
-
|
0,619**
|
0,285
|
0,540*
|
|
Развивающиеся рынки
|
1,039***
|
0,926**
|
1,097***
|
0,990***
|
|
Евросоюз
|
-0,944***
|
-0,910***
|
-0,291
|
-0,907***
|
|
Французские банки
|
-3,116***
|
-3,063***
|
-4,089***
|
-3,004***
|
|
Pseudo-R2
|
0,431
|
0,435
|
0,439
|
0,437
|
|
Ошибка на 1 класс, %
|
94,87
|
95,11
|
94,85
|
94,98
|
|
Точное предсказание, %
|
70,21
|
70,66
|
68,98
|
70,27
|
|
|
*, ** и *** обозначают соответственно 10, 5 и 1%-ный уровни значимости
|
|
|
|
|
|
|
|
Принадлежность страны к Евросоюзу и размер банка оказывают положительное влияние на рейтинг (знак при коэффициенте отрицателен). Банки стран, относящихся к развивающимся рынкам, при прочих равных условиях имеют более низкий рейтинг, чем банки развитых стран. В то же время банки из группы ведущих стран Евросоюза имеют более высокие рейтинги в сравнении с банками остальных стран (банки США, Японии и Германии в выборке представлены не были). Объем резервов под проблемные кредиты в моделях с естественной шкалой оказался незначим, а результат нестабилен: при преобразовании системы координат этот показатель становится значимым в моделях mP и mN, а также в моделях с макропеременными. Объясняется это особенностью выборки, в которой банки не имели существенных задолженностей и уровень резервов (как приближенное значение для уровня просроченной задолженности) был достаточно стабильным, в среднем 2–4%. В базовой модели показатели рентабельности представлены стоимостью обязательств (отношение процентных расходов к средним обязательствам, по которым выплачиваются проценты). Показатель значим на 1%-ном уровне во всех моделях. Его отрицательное влияние вполне логично и отражает борьбу за дешевые ресурсы как важнейшую составляющую современного банкинга. Следует отметить, что менее информативными оказались такие показатели рентабельности, как чистая процентная маржа, отношение процентного дохода к процентным расходам, а также индикаторы рентабельности активов, капитала и процентных активов. В определенной мере это может быть объяснено выраженной U-образной зависимостью рейтинга от перечисленных показателей, когда слишком высокие значения данных индикаторов свидетельствуют, скорее всего, о более рискованной стратегии банка. Показатели отношений капитала к активам и депозитов к капиталу значимы во всех моделях и оказывают ожидаемое отрицательное влияние на рейтинг. По статистическому критерию Pseudo-R2, так же как и по точности предсказания (совпадению фактического и предсказанного рейтингов |Δ|=0 или ошибке не более чем на одну градацию |Δ|<=1), приведенные в табл. 7.5 модели имеют достаточно близкие характеристики. Таким образом, преобразование шкал не дало существенного улучшения качества предсказания, но обеспечило более четкую интерпретацию показателей. Для проверки гипотезы о наличии тренда для рейтингов банков агентства Moody’s за 2003–2005 гг. базовая модель пополнена двумя фиктивными переменными для 2004 и 2005 гг. (модель mY). Аналогичные переменные включены в модели mP и mN с модифицированными шкалами. Анализ параметров моделей mP и mN (см. табл. 7.5) показывает, что выраженного временного тренда не наблюдается. Причиной наличия временного тренда в модели с абсолютными показателями является развитие банковской системы в целом. Выбор модели с использованием макропеременных осуществлялся путем добавления к объясняющим переменным модели mY (табл. 7.10) всевозможных парных комбинаций из рассматриваемых шести макроэкономических переменных и странового потолка по банковским депозитам СС (всего 21 модель). Включение комбинаций большего числа экзогенных переменных не дало значимого улучшения качества модели. Введение макроэкономических переменных существенно улучшает качество подгонки модели и повышает ее предсказательную силу. При этом среди полученных моделей наиболее привлекательными оказались все модели, включающие суверенный потолок рейтингов СС. Ошибки предсказания D и индексы Pseudo-R2, характеризующие качество подгонки для двух лучших из полученных моделей, представлены в табл. 7.6. Влияние финансовых индикаторов согласуется с ожиданиями (см. табл. 7.5). Зависимости от макропеременных также предсказуемы. Страновой потолок (направленность знака соответствует выходной характеристике) оказывает положительное влияние на рейтинг. Рост инфляции отрицательно влияет на рейтинг в противовес росту внешнеэкономических операций и нормы внутренних сбережений.
Таблица 7.6 Результаты оценивания макроэкономических моделей
Объясняющая переменная
|
macro1
|
macro2
|
Активы (логарифм)
|
-1,05***
|
-1,031***
|
Стоимость обязательств
|
0,25***
|
0,305***
|
Резервы/Кредиты
|
0,065***
|
0,065***
|
Капитал/Активы
|
0,082**
|
0,098***
|
Депозиты/Капитал
|
0,086***
|
0,042*
|
2003 год
|
-0,365*
|
-0,348*
|
2005 год
|
0,388*
|
0,542***
|
Развивающиеся рынки
|
-0,403
|
-0,852***
|
Евросоюз
|
1,721***
|
2,054***
|
Французские банки
|
-3,987***
|
-3,783***
|
ВВП на душу населения (/1000)
|
‑
|
0,012
|
Инфляция
|
0,124***
|
‑
|
Экспорт + Импорт / ВВП
|
-0,027***
|
‑
|
Внутренние сбережения / ВВП
|
‑
|
-0,06***
|
Страновой потолок
|
2,16***
|
2,479***
|
Pseudo-R2
|
0,591
|
0,571
|
Ошибка на 1 класс, %
|
99,74
|
99,49
|
Точное предсказание, %
|
76,71
|
77,86
|
*, ** и *** обозначают соответственно 10, 5 и 1%-ный уровни значимости
Распределение ошибок прогноза рейтингов для моделей с макропеременными по годам указывает на более высокую прогнозную силу моделей с макропеременными (точный прогноз на уровне 78%, с ошибкой на 1 градацию – свыше 99%). В табл. 7.7 приведены результаты прогнозов внутри выборки по классам рейтингов. Максимально точная оценка соответствует диагональной матрице со значениями 100% на главной диагонали.
Таблица 7.7. Ошибка предсказания в относительном выражении (модель macro2), %
Рейтинг
|
Прогноз рейтинга
|
Всего
|
Aaa
|
Aa
|
A
|
Baa
|
Ba
|
B
|
Aaa
|
0,0
|
100,0
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
100
|
Aa
|
1,5
|
79,8
|
18,7
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
100
|
A
|
0,0
|
10,3
|
84,3
|
4,4
|
0,9
|
0,0
|
100
|
Baa
|
0,0
|
1,3
|
48,7
|
42,1
|
7,9
|
0,0
|
100
|
Ba
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
9,3
|
84,0
|
6,7
|
100
|
B
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
0,0
|
16,0
|
84,0
|
100
|
Наибольшее количество ошибок прогноза относится к наивысшей категории Aaa, а также к переходной от инвестиционного к спекулятивному уровню категории Baa. Причем в первом случае модель недооценивает фактический рейтинг, во втором – переоценивает. Неточность прогнозов рейтингов высшего инвестиционного уровня Aaa объясняется влиянием неколичественных факторов (деловая репутация, качество менеджмента и др.), а также особенностями выборки (доминирование наблюдений уровня А и Аа (суммарно около 66% наблюдений), в то время как на долю наблюдений уровней Aaa и Baa приходится только 1 и 9% соответственно). Оценки точности прогнозирования вне выборки путем имитации не дали сущетсвенных отличий от ранее приведенных оценок (более 76% точных прогнозов и более 99% прогнозов с ошибкой в пределах одной градации). Разработаная методика позволяет построить прогнозные рейтинги для субъектов (банков), не имеющих рейтинга, на основании показателей их финансовой деятельности и макроэкономических показателей страны, к которой банк принадлежит. На основе построенных моделей, можно сделать вывод о том, что банки развивающихся стран при прочих равных условиях получают рейтинги хуже, чем рейтинги европейских банков. Качество моделей, которые в явном виде учитывают страновое ограничение и макроэкономические переменные, улучшается по сравнению с моделями, основанными только на показателях деятельности банка. Переход к квантильным шкалам для финансовых индикаторов, а также использование нормированной шкалы позволяют повысить устойчивость и улучшают интерпретируемость коэффициентов. Отсутствие временного тренда в моделях с относительными шкалами указывает на то, что рейтинговое агентство Moody’s ориентируется в большей степени на относительное положение банка в банковской системе, а не на абсолютные показатели его деятельности.
Энциклопедия рейтингов: экономика, общество, спорт / Карминский А.М., Полозов А.А., Ермаков С.П. - М.: ЗАО ИД "Экономическая газета", 2011. - 349 с
|