Навігація


Головна
ПОСЛУГИ
Авторизація/Реєстрація
Реклама на сайті
Нечіткий багатокритеріальний вибір варіантів як засіб удосконалення...Основні напрями удосконалення державної системи моніторингуМетодичний інструментарій забезпечення фінансової безпеки банківМетодичний інструментарій забезпечення фінансової безпеки банківОРГАНІЗАЦІЯ ПРОВЕДЕННЯ ФІНАНСОВОГО МОНІТОРИНГУ КОМЕРЦІЙНИМИ БАНКАМИ...Методичний інструментарій формування необхідного рівня доходності...Розробка державних стандартів прозорості фінансових потоків банків і...МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ФІНАНСОВОГО МЕНЕДЖМЕНТУМОНІТОРИНГ СОЦІАЛЬНО-ТРУДОВОЇ СФЕРИ ЯК ІНСТРУМЕНТ РЕГУЛЮВАННЯ Й...Стійкість фінансового сектору та методичний інструментарій її...
 
Головна arrow Банківська справа arrow Механізм впливу банків і страхових організацій на зниження тіньових грошових потоків
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Удосконалення методичного інструментарію державного фінансового моніторингу банків і страховиків

Удосконалення державного регулювання протидії нелегальним фінансовим операціям банків і страховиків потребує заходів принаймні, за трьома напрямами:

1. економічним, що передбачає застосування таких заходів впливу на фінансові установи, в результаті застосування яких останнім стане просто невигідно приховувати інформацію про фінансові результати;

2. адміністративним, механізми якого спрямовані на посилення відповідальності фінансових установ за порушення Правил внутрішнього та державного фінансового моніторингу;

3. оранізаційним, що передбачає узгодженість в часі і просторі регуляторних впливів різних органів виконавчої влади, усунення асиметричності щодо фінансово-економічної інформації.

Покращення державного регулювання легальності фінансових потоків за всіма зазначеними напрямками вимагає поліпшення інформаційного забезпечення, зокрема доступу до баз даних економічних суб'єктів, своєчасне оновлення їх вмісту, виявлення і уточнення досяжних нормативів, що мають покладатись в основу розробки стандартів діяльності фінансових установ.

Як зазначалось раніше, під час обґрунтування загальнодержавних нормативів ризиковості комерційних банків до причетності щодо нелегальних фінансових операцій потрібно враховувати не лите абсолютні значення показників, рейтингові позиції, відносні коефіцієнти, але й зв'язки між окремими фінансовими показниками.

На нашу думку, варто встановити чутливість фінансового результату або рентабельність сумарних активів, для яких було обґрунтовано національні фінансові нормативи, від інших показників, що характеризують обсяги капіталу, фінансової стійкості, платоспроможності комерційних банків. Отже, з метою забезпечення зіставності результатів різних за розміром і рівнем комерційної активності банків, в ролі залежної змінної обрано показник ROA. Щоб встановити інтенсивність впливу незалежних чинників на нього, слід побудувати лінійну регресійну модель - її коефіцієнти відображатимуть еластичність змін рентабельності капіталу у відповідь на зміни незалежних чинників. Надання переваги лінійній залежності пояснюється простотою інтерпретації результатів кореляційно-регресійного аналізу.

Статистична значимість встановлених фінансових пропорцій між використанням ресурсів та отриманням результатів встановлюється на підставі тісноти стохастичного зв'язку. При цьому необхідно уникати явища мультиколінеарності, що виявляється у високих значеннях кореляції всередині набору незалежних змінних.

Розрахунки коефіцієнтів кореляції між ROA та іншими фінансовими показниками, що характеризують ліквідність, фінансову стійкість та ділову активність виконувались як в цілому по вибірці, так і в розрізі окремих підгруп. Однак високу щільність кореляційного зв'язку було виявлено лише між ROA та Fa (коефіцієнтом автономії) лише для підгруп з високим та дуже високим ризиком. Відповідні коефіцієнти кореляції склали 0,87 та 0,88. Тісноти стохастичного зв'язку між ROA та Fa для підгрупи із середнім рівнем ризику не встановлено, оскільки значення коефіцієнту кореляції для підгрупи склало тільки 0,22.

Таким чином, для обґрунтування національних фінансових нормативів доцільно здійснити моделювання стохастичного зв'язку між рівнем фінансової незалежності та рентабельності активів тільки для банків із підвищеним рівнем ризику. Звичайно, залежність між рентабельністю банків та їх фінансовою стійкістю можна пояснити так: обсяг прибутку у кожен момент часу визначається різницею між сумою отриманих відсоткових доходів від позичальників та сумою сплачених відсоткових доходів за користування ресурсами та інших витрат.

Проте, чим менший строк залучення депозитів і чим триваліший термін кредитування, тим менше коштів банк отримуватиме і більше втрачатиме. Аналіз банківської системи показав, що обсяги кредитів у 4-6разів перевищують обсяги депозитів, що можливо лише тоді, коли строк кредиту надання коротше за термін вкладання строкових депозитів. З іншого боку, збільшення депозитного портфелю тягне за гобою зростання сумарних активів та скорочення їх прибутковості при незмінності фінансового результату. Таким чином, варто очікувати прямої залежності між рентабельністю активів і рівнем автономії банку: чим вище буде Fa тим вищим виявиться і ROA, що складає гіпотезу дослідження пропорцій фінансових показників вітчизняних комерційних банків. Ця гіпотеза частково була підтверджена долити і ми значеннями коефіцієнтів кореляції.

Обчислення коефіцієнтів регресійних моделей виконувались у програмному середовищі Statistica 8.0, за допомогою модуля Multiple Regression. Регресійні коефіцієнти та найважливіші статистичні параметри моделей, отриманих для підгруп комерційних банків із високим та дуже високим ризиком участі у тіньових фінансових потоках наступні:

- у підгрупи із високим ризиком:

ROABP=‒0,19+0,597·Fa(R²)=0,756, Fтабл(1,04)=1251,9, р˂0,0000, при чому табличне значення F-критерію: Fтабл (р=5%, 1,404)=3,865, стандартна помилка рівняння :0,122, βFA= 0,875

- у підгрупи із дуже високим ризиком:

ROAДBP=‒0,17+0,592·Fa(R²=0,770, F(1,540) =1803,1 р ˂0,0000, при чому табличне значення F-критерію: Fтабл (р= 5%, 1,540) = 3,859, 0,112, βFA= 0,88.

Отримані статистичні характеристики підтверджуються статистичну значимість побудованих лінійних моделей. зокрема, показник R-квaдpaт (R²) — тобто коефіцієнт множинної детермінації є свідченням того, яку частку варіації залежного показника вдалось охарактеризувати за допомогою отриманого регресійного рівняння. Для кожної з підгруп спостережень публічної фінансової звітності комерційних банків відповідні лінійні рівняння характеризують понад 75% усієї варіації рентабельності активів. Оскільки було побудовано однофакторні регресійні рівняння, коефіцієнти множинної де термі-нації збіглись із коефіцієнтами парних кореляцій між Fа та RОА.

Значення критерію Фішера (F-критерій) для обох рівнянь перевищує табличне, яке встановлено із 5%-вою імовірності помилки, причому перше число ступенів волі дорівнює кількості незалежних змінних (і для обох підгруп), а друге число є різницею між кількістю спостережень та кількістю незалежних змінних, зменшеною на 1 (для підгрупи з високим рівнем ризику: 404 = 406 — 1 — 1; для підгрупи з дуже високим рівнем ризику: 540 = 542 — 3 — 1). Перевищення Р-критерій табличних значень свідчить на користь істинності гіпотези про прямий зв'язок рентабельності активів із рівнем фінансової не залежності банку. У випадку використання отриманих регресійних рівнянь для оцінювання потенціалу прибутковості банків помилки становитимуть не більше 12%, звичайно, якщо у майбутньому фінансова залежність залишиться на низькому рівні — 24% 5% (рис. 2.12).

Економічна інтерпретація отриманих результатів наступна: 17%-ва збитковість банків з високим рівнем ризику та 19%-ва збитковість банків із дуже високим рівнем ризику визначається іншими, ніж фінансова автономія чинниками. Про це свідчать значення констант регресійних рівнянь. Проте кожен процентний пункт підвищення коефіцієнта автономії призводить до зростання рентабельності капіталу майже на 0,6 процентних пункти для обох підгруп комерційних банків із підвищеним рівнем ризику. Така залежність випливає із отриманих коефіцієнтів при незалежних змінних, які майже збігаються для обох рівнянь.

Стандартизовані коефіцієнти регресії (β— бета) дозволяють визначити зміни рентабельності активів у відповідь на зміни фінансової стійкості, виражені у стандартних відхиленнях ( ϱ - сигма). У комерційних банків, які характеризуються підвищеним ризиком участі у тіньових фінансових потоках, кожне стандартне відхилення коефіцієнту автономії у той чи інший бік спричиняє дещо слабшу волатильність рентабельності активів — лише 0,87—0,88 сигми, причому зміни RОА відбуваються у тому ж напрямку, що й Fа. Збіг бета-коефіцієнтів із показниками кореляції та множинної детермінації зумовлений вибором парної регресії.

Побудова та аналіз регресійних моделей дозволили обґрунтувати ще один норматив підвищення ризиковості здійснення комерційними банками нелегальних фінансових операцій: кожен процентний пункт підвищення коефіцієнта автономії призводить до підвищення рентабельності його сукупних активів, меншого за 0,5 процентних пунктів (0,6-0,12 у відповідності зі значеннями коефіцієнтів регресійних рівнянь, скорегованих на максимальну із стандартних помилок моделей, та округлених до першого знаку після коми). Навпаки, у разі зниження фінансової стійкості комерційного банку рентабельність його активів не повинна знижуватись більше ніж на половину процентних пунктів, встановлених для зниження коефіцієнта автономії.

Таким чином, пропонуємо наступні етапи проведення перевірки прозорості публічної фінансової звітності банків, віднесених до категорії тих, до яких Нацбанку слід посилити вимоги до дотримання ними законодавства щодо запобігання легалізації доходів, одержаних злочинних шляхом:

1. На підставі публічної фінансової звітності комерційного банку обчислити коефіцієнт фінансової незалежності (як співвідношення власного капіталу і сукупних активів) для звітного і попереднього місяця (Fа1 та Fао).

2. Обчислити відносний приріст коефіцієнту автономії перерахунку на процентні пункти

3. На підставі публічної фінансової звітності комерційного банку обчислити коефіцієнт рентабельності сукупних активів (як співвідношення чистого прибутку і сукупних активів) для звітного і попереднього місяця

4. Обчислити відносний приріст рентабельності сукупних активів у перерахунку на процентні пункти

5. Встановити відносне відставання (випередження) приросту рентабельності активів над приростом коефіцієнту автономії:

6. Банк забезпечує прийнятний рівень прозорості офіційної фінансової звітності і тоді активізація фінансового моніторингу з боку НБУ та інших суб'єктів державного фінмоніторингу недоцільна, якщо:

а) Кв > 0,5 та ∆% RОА > 0 - при цьому зберігається пропорційність поліпшення фінансового стану комерційного банку;

б) Кв<0, однак ∆% RОА > 0 — збільшення прибутковості (зниження збитковості) сприяє підвищенню податкової спроможності фінансової установи, що послаблює регуляторний вплив на неї щодо причетності до тіньових фінансових потоків;

а) 0<Кв<0,5 та ∆% RОА < 0 — на тлі погіршення фінансового стану комерційного банку цьому зберігається пропорційність між динамікою фінансової автономії та рентабельності активів.

7. Якщо не витримано жодної з умов [(а) — в)], пункту 6, з боку НБУ та інших органів державного фінансового моніторингу слід посилити вимоги до сум дозволених без обмежень фінансових операцій та активізувати контролюючі заходи до комерційного банку.

Класифікація СК за рівнем ризику активізації нелегальних фінансових операцій та побудова профілів ризику непрозорості фінансової звітності страховиків надає підстави для визначення граничних значень індикаторів зростання/зниження ймовірності участі страховика у нелегальних операціях, що можуть розглядатись як національні нормативи доцільності посилення державного фінансового моніторингу з боку Нацкомфінпослуг. Як і для банків, при формуванні загальнонаціональних нормативів враховано 5%-вий довірчий інтервал. Беззаперечна доцільність активізації державного моніторингу фінансових потоків СК випливає у випадку недосягнення їхніми значеннями-індикаторами величини, наведеної на профілі (рис. 2.15 а, б), зменшеної на величину 5%-го довірчого інтервалу, розрахованого для підгрупи з 47 спостержень (табл. 3.7). Навпаки, не варто здійснювати додаткові витрати по відношенню до тих страхових компаній, фінансова звітність яких надає підстави говорити про ефективність управління бізнес-процесами, оскільки значення індикаторів перевищують профільні, які додатково підвищені на величину 5%-го довірчого інтервалу, встановленого для підгрупи зі 112 спостережень (табл. 3.7).

СК, яким властивий ризик активізації нелегальних фінансових потоків, вимагають більш пильної уваги з боку органів державного нагляду, а тому потрібні додаткові критерії щодо активізації регуляторного впливу на них.

Таблиця 3.7

Національні нормативи прозорості офіційної фінансової звітності СК

Індикатор

Значення індикатору

для відсутності потреби у посиленні нагляду з боку Нацкомфінпослуг

для загострення потреби посилення нагляду з боку Нацкомфінпослуг

ПЕСК

0,18

-0,37

СФС

0,28

0,03

ЕДК

112,54

-15,97

СПЗб

2121,58

2,43

RAB

10,79

-8,49

СРСП

0,01

-0,27

СВЗ

0,29

0,46

ROD

0,50

-0,48

Для визначення такого порогового значення фінансових індикаторів, подолання якого збільшує імовірність приховування фінансових результатів та необхідність активізації державного фінансового моніторингу доцільно скористатись засобами нелінійного

оцінювання бінарних відгуків. Бінарні моделі застосовують, якщо залежна змінна бінарна за своєю сутністю, тобто може приймати 2 значення "так" чи "ні". Саме ця ситуація складає проблему виконуваного дослідження:

1. Імовірність втрат економіки від тіньових потоків СК висока і їх слід припинити, тобто — "так посиленню нагляду Нацкомфінпослуг".

2. Імовірність втрат економіки від тіньових потоків СК невисока, дії щодо їх припинення не поліпшуть національного економічного добробуту, тобто — "ні посиленню нагляду Нацкомфінпослуг".

При цьому важливим є зв'язок дискретної змінної щодо доцільності активізації державного контролю фінансових потоків СК із неперервними змінними, насамперед прибутковістю операційної діяльності (RОД). Оскільки змоделювати бінарну функцію від неперервних аргументів вельми складно, задачу регресії формулюють дещо по-іншому [178, с. 172—177]: замість передбачення бінарної змінної, передбачають неперервну змінну зі значеннями на відрізку [0;1] за допомогою наступного регресійного рівняння:

(3.1)

Коефіцієнти b1, b2……bп є невідомими, їх слід визначити на підставі значень залежної змінної Y та незалежних змінних х1,х2…… хп.

Наведену модель можна привести до лінійного вигляду за допомогою логіт-перетворення:

(3.2)

В результаті перетворення логіт-регресія набуває вигляду стандартної множинної лінійної регресії:

(3.3)

Оскільки за будь-яких значень незалежних аргументів значення Y перебуває в інтервалі [0;1], її значення, зазвичай, інтерпретують як імовірність істинності припущення або наукової гіпотези. Через наявність тільки однієї незалежної змінної, ІЮД, як передумови поділу вибірки спостережень на підгрупи, рівняння логіт-регресії набуває вигляду:

(3.4)

Після проведення обчислень з використанням ППП statistica 8.0 були визначені кількісні показники логіт-регресії для всієї вибірки СК, агрегованих в розрізі областе України (табл. 3.8).

Надамо пояснення отриманим результатам (табл. 3.8) та їх економічну інтерпретацію в аспекті зниження нелегального грошового обороту страховиків.

Таблиця 3.8

Показники логіт-регресії для визначення ймовірності активізації участі СК у нелегальних фінансових потоках

Показник

Обчислене

значення

константи

Стандартна похибка

t-критерій (157 спостережень)

В цілому по вибірці: критерій ; рівень значимості: р=0,000001

Вільна константа,

-0,02

0,2761

0,05021

Коефіцієнт при змінній рентабельності операційної діяльності (RОД), b1

-13,83

2,7047

0.000003

Отримане рівняння логіт-регресії для імовірності аткивізації страховика у нелегальних фінансових потоках має вигляд:

(3.5)

або

(3.6)

Насамперед, справедливість закономірного, а не випадкового зв'язку між показниками економетричних моделей відображає рівень імовірності помилки, у випадку відхилення певної моделі. Цей рівень імовірності має ще назву р-рівень. Для отриманої моделі р-рівень виявився не перевищив 0,05, що свідчить про достовірну статистичну значимість побудованої логіт-регресії. Про достовірну статистичну значимість отриманих моделей свідчать і величини критерію (хи-квадрат) й t-критерію з урахуванням ступенів волі у досліджуваної сукупності спостережень.

Наведені статистичні критерії дають підстави зробити висновок про значимість впливу рентабельності операційної діяльності та рівня прозорості публічної фінансової звітності СК. Подальше оцінювання адекватності побудованої моделі було здійснено на підставі даних щодо невідповідності результатів застосування логіт-регресії із фактичними результатами роботи СК. Програмні оцінки якості моделей, які автоматично розраховуються в ППП statistica 8.0, класифікуються як "ефективні", тобто дорівнюють 1, якщо розрахована ймовірність перевищує 0,5, в іншому випадку приймаються рівними 0, тобто "неефективними". За кількістю неправильно класифікованих спостережень програма визначає показник "Odds ratio", який можна розтлумачити як "відношення незгоди", що визначається як співвідношення добутку кількості правильно класифікованих спостережень до добутку кількості помилкових класифікацій. Якщо таке відношення незгоди виявиться меншим за 1, то використання побудованої моделі буде недоцільним, тобто випадкова величина, отримана, наприклад, в результаті застосування загальновизнаного способу (гральної кістки) дала б підстави для більш точного висновку.

Як свідчать дані табл. 3.9, логіт-регресія має відношення незгоди значно більше 1, а відсоток помилково класифікованих спостережень порівняно незначний — лише 5,03%(= 100%—94,97%). Високий, майже 95%чиїй рівень правильно класифікованих спостережень свідчить про можливість застосування моделей (3.5), (3.6) для визначення імовірності аткивізації страховика у нелегальних фінансових потоках.

Таблиця 3.9

Результати класифікації імовірності активізації участі страховиків у нелегальних фінансових потоках із застосуванням логіт-регресій

Спостереження

Оцінка імовірності активізації тіньової діяльності

%

правильних класифікацій

1- висока

0-помірна

В цілому по вибірці відношення незгоди 10,33

94,97

Високий ризик, оцінка 1

39

8

82,98

Середній ризик, оцінка 0

0

112

100

Численні експерименти із іншими показниками ефективності діяльності СК, насамперед індикаторами 1-го та 2-го рівня призводили до інших моделей логіт-регресій, які, однак, мали нижчу адекватність. Істотним недоліком таких моделей було підвищення частки неправильних класифікацій для підгрупи СК із високим ризиком тінізації фінансових потоків — чимала частка таких компаній у розрахунках за логіт-регресіями виявлялись середньоризикованими. Подібна помилка має значно більшу небезпеку, аніж визнання СК із середнім ризиком високоризиковою, адже в результаті посилення контролю за її фінансовими потоками можна досягти корисного економічного ефекту у поточному періоді. Звичайно, в майбутньому цей ефект буде втрачено внаслідок ліквідації ефективного для економіки страховика або посилення податкового тиску на нього. Однак недостатня увага до компанії, що свідомо ухиляється від оплати податків чи своєю діяльністю мінімізує надходження до бюджету від інших суб'єктів реального сектору чи громадян. "причинятиме набагато більші втрати Саме з цих міркувань,рентабельність операційної діяльності СК обрано як первинний індикатор прозорості публічної звітної СК.

Застосування отриманої логіт-регресії і для оцінювання імовірності активізації участі страховиків у нелегальних фінансових потоків передбачає наступну послідовність дій:

1. Встановити рентабельність операційної діяльності (RОД) СК, щодо якої визначається доцільність посилення нагляду з боку Нацкомфінпослуг. З цією метою варто скористатись звітом про доходи і витрати страховика та формулою:

2. Підставити отримане значення рентабельності операційної діяльності (RОД) у рівняння (3.6):

3. Розраховані за допомогою відповідного лінійного рівняння значення слід підставити у показник експоненти згідно із логістичним перетворенням (3.5):

4. Якщо отримана величина імовірності Не 0,5. то рівень висвітлення фінансових потоків у СК слід визнати недостатнім, що вимагає подальшого вивчення значень індикаторів прозорості офіційної фінансової звітності страховиків на предмет відповідній національним нормативам (табл. 3.7).

Разом з тим можна уникнути необхідності застосування вищеподаного алгоритму, спростивши процес прийняття рішень про активізацію регуляторного впливу фахівцями Нацкомфінпослуг Міністерства фінансів України та інших державних установ. їй регулюють діяльність страховиків. Адже згідно побудованого логіт- рівняння можна розв'язати і обернену задачу, а саме — обчислити граничне значення рентабельності операційної діяльності недосягнення якого збільшує імовірність тіньових доходів СК. Це: граничний норматив, що складає передумови поглибленого аналіз індикаторів прозорості офіційної фінансової звітності страховики можна, розв'язавши наступну нерівність (3.7):

або

(3.8)

Граничне значення рентабельності операційної діяльності (RОД), недосягнення якого сигналізує про неповне і неточне висвітлення доходів та витрат

Тобто, подібно до банків відсутність підозр до страховиків у приховуванні чималих доходів можлива і за умов їх збиткової діяльності. Проте розмір збитку не повинен перевищувати 0, 15 -2% всіх отримуваних доходів страховика, скорегованих на зміни у резервах (нами дещо збільшено порогове значення RОД урахуванням його стандартного відхилення по високоризиковій підгрупі та 5%-го довірчого інтервалу). Тобто нормативне значення RОД визначає перший етап визначення імовірності активі лінії участі страховиків у нелегальних фінансових потоках, що вимагає Активізації державного фінансового моніторингу. У випадку збиткової операційної діяльності на рівні понад 0,2%, постає необхідність здійснення другого етапу визначення потреби у посиленні державного фінансового моніторингу. З цією мстою потрібно обчислити та зіставити із нормативними (табл. 3.7) значення індикаторів прозористі офіційної фінансової звітності страховика.

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі теми

Нечіткий багатокритеріальний вибір варіантів як засіб удосконалення державного і первинного фінансового моніторингу
Основні напрями удосконалення державної системи моніторингу
Методичний інструментарій забезпечення фінансової безпеки банків
Методичний інструментарій забезпечення фінансової безпеки банків
ОРГАНІЗАЦІЯ ПРОВЕДЕННЯ ФІНАНСОВОГО МОНІТОРИНГУ КОМЕРЦІЙНИМИ БАНКАМИ УКРАЇНИ
Методичний інструментарій формування необхідного рівня доходності фінансових операцій з урахуванням фактора інфляції
Розробка державних стандартів прозорості фінансових потоків банків і страховиків
МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ФІНАНСОВОГО МЕНЕДЖМЕНТУ
МОНІТОРИНГ СОЦІАЛЬНО-ТРУДОВОЇ СФЕРИ ЯК ІНСТРУМЕНТ РЕГУЛЮВАННЯ Й УДОСКОНАЛЕННЯ СОЦІАЛЬНО-ТРУДОВИХ ВІДНОСИН
Стійкість фінансового сектору та методичний інструментарій її оцінювання
 
Дисципліни
Агропромисловість
Банківська справа
БЖД
Бухоблік та Аудит
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Нерухомість
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
РПС
Соціологія
Статистика
Страхова справа
Техніка
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси