Оценка риск-эффективности российских банков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат наук Абу-Алроп Джалал Хафез Ахмад

• Абу-Алроп Джалал Хафез Ахмад
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Абу-Алроп Джалал Хафез Ахмад

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РИСК-ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВ

1.1. Рисковая среда банковского бизнеса

1.2. Принципы и традиционные подходы к оценке эффективности банковского сектора

1.3. Концепция взаимосвязи между риском и эффективностью банка 34 Выводы по Главе

2. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РИСК-ЭФФЕКТИВНОСТИ РОССИЙСКИХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ

2.1. Анализ технической эффективности российского банковского сектора

2.2. Методология исследования риск-эффективности банков на основе анализа охвата данных (DEA)

2.3. Эмпирический анализ риск-эффективности российских банков 80 Выводы по Главе

3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ БАНКОВСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В ЦЕЛЯХ ПОВЫШЕНИЯ РИСК-ЭФФЕКТИВНОСТИ

3.1. Модель мониторинга российских банков на основе концепции риск-эффективности

3.2. Формирование банковских регулятивных практик и рисковых стратегий банков, направленных на повышение риск-эффективности 117 Выводы по Главе 3 130 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 137 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 146 ПРИЛОЖЕНИЯ 160 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка риск-эффективности российских банков»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Проблемы управления банковскими рисками являются одними из наиболее актуальных для обеспечения надежности функционирования банковской системы любой страны, особенно в периоды глобальной финансовой нестабильности. Вместе с тем, большинство существующих моделей оценки банковских рисков, применяемых в целях банковского регулирования, основаны на одностороннем подходе, тогда как, по нашему мнению, следует не только измерять риски, но и соизмерять их с доходностью, которую обеспечивает банку принятие на себя этих рисков, то есть измерять и оценивать риск-эффективность.

Например, высокий уровень прибыльности может привести к тому, что банки проигнорируют высокий уровень риска. Сравнение склонности банка к риску с его конкурентами может определить, являются ли результаты и прибыльность банка разумными по сравнению с уровнями риска.

В этой связи возникает необходимость развития теоретических и методических основ оценки именно риск-эффективности, а не рисков или доходности банка по отдельности. Все вышеизложенное определяет актуальность и практическую значимость данной диссертационной работы.

Степень научной разработанности проблемы. Исследованию общих проблем банковского менеджмента, в том числе банковского риск-менеджмента, посвящены работы Лаврушина О.И., Кроливецкой Л.П., Колесникова В.И., Ларионовой И.В., Мокеевой Н.Н., Merton R.C., Koch T.W., Bessis J., Admati A., Hellwig M., Pyle D.H., Galai D., Ruthenberg D., Sarnat M., Schreiber B.Z. и других.

Проблемы измерения и оценки рисков исследованы в работах Воронцовского А.В., Шаталовой Е.П., Юзвович Л.И., Якунина С.В., Modigliani, F., Miller M., Rejda G.E., Pasiouras F., Radie N., Girardone С., Fiordelisi F., Myrna R., Berrios H., Mcallister P.H., Mcmaus D., Leibenstein H., Greuning V.H., Bratanovic B.S., Farrell M.J., Diamond D.W., Raghuram G.R. и других.

Инструментальные методы анализа рисков изучались Хоминич И.П.,

Беловым П.Г., Paradi J.C., Zhu H., Meryem D.F., Fotios P., Jenkins L., Anderson M.A., Bikker J.A., Bos J.W.B., Fried H.O, Lovell C.A.K., Schmidt S.S., Coelli T.J., Rao D.S.P., Christopher J., Battese O.G.E., Charnes A., Coopers W.W., Bowlin R.E., Boussofiane W.F., Dyson R.G., Thanassoulis E., Banker R., Cooper W.W., Arshinova T., Daouia A., Simar L. и другими.

Несмотря на весомость полученных исследователями теоретических и практических результатов, многогранность и сложность данной актуальной проблемы оставляет дискуссионными ряд аспектов, требующих дальнейшего научного исследования. Все вышеизложенное обусловили выбор темы, постановку цели и задач диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является совершенствование методических подходов к оценке эффективности управления банковскими рисками.

Достижению поставленной цели способствует решение ряда задач:

- исследовать рисковую среду банковского бизнеса и принципы оценки эффективности банка и уточнить концепцию взаимосвязи между риском и эффективностью банка;

- проанализировать эволюцию и современное состояние российского банковского сектора;

- адаптировать метод анализа охвата данных (DEA) для исследования риск-эффективности банков и провести на основе данного метода эмпирический анализ риск-эффективности российских банков;

- разработать модель группировки российских банков на основе их риск-эффективности;

- выявить и оценить влияние различных рисковых факторов на эффективность российских банков;

- разработать рекомендации по совершенствованию банковского регулирования на основе мониторинга и оценки риск-эффективности банков.

Объектом исследования являются российские коммерческие банки.

Предметом исследования является риск-эффективность коммерческих

банков как характеристика их рисковой стратегии.

Область исследования соответствует Паспорту специальностей ВАК РФ по специальности 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит (п. 10.12. Совершенствование системы управления рисками российских банков; п. 10.16. Система мониторинга и прогнозирования банковских рисков; п. 11.8. Государственное регулирование кредитно-финансовых институтов).

Теоретико-методологической основной исследования послужили научные труды в области банковского риск-менеджмента, оценки и измерения рисков, банковского регулирования.

Методы исследования. Исследование основано на применении таких общенаучных методов познания, как наблюдение, индукция, дедукция, аналогия, анализ и синтез; основных расчетных методов анализа, таких как сравнение (структурное, временное, динамическое, пространственное, рейтинговое), упорядочение (группировка, агрегирование), экономико-математические методы (детализация, цепные подстановки, абсолютные и относительные разницы, корреляция), коэффициентный анализ; эвристических методов анализа, таких как ранжирование, парное сравнение, балльная и экспертная оценка.

Информационной базой исследования послужили официальные данные Банка России, Федеральной службы государственной статистики, российских коммерческих банков, другие аналитико-статистические данные, опубликованные в периодической печати, размещенные в сети Интернет, собственные разработки и расчеты автора.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в совершенствовании концептуальных основ банковского риск-менеджмента, расширении теоретического и методического инструментария мониторинга и управления рисками в коммерческих банках, в том числе:

1. Уточнена и дополнена необходимым инструментарием количественной оценки и анализа (модель границы риск-доходность, метод анализа охвата данных) концепция риск-эффективности коммерческого банка как базовой характеристики его рисковой стратегии, учитывающей соотношение уровня

принимаемых банком рисков и уровня достигнутой доходности.

2. Определены рисковые факторы - процентный риск, операционный риск, кредитный риск, риск ликвидности, валютный риск, финансовый рычаг (леверидж), - которые влияют на финансовые результаты деятельности российских коммерческих банков (чистая процентная маржа, рентабельность активов, рентабельность капитала), и проведена количественная оценка направления и силы такого влияния; доказано, что кредитный, операционный риск и риск ликвидности оказывают наибольшее положительное влияние на финансовые результаты, финансовый леверидж и процентный риск отрицательно влияют на финансовые результаты, а влияние валютного риска минимально.

3. Разработана методика комплексной многофакторной оценки риск-эффективности коммерческих банков, учитывающая ключевые влияющие факторы (риск, финансовый рычаг (леверидж), конкуренция и прибыльность) и основанная на применении адаптированного метода анализа охвата данных (Data Envelopment Analysis, DEA); на основе данной методики проведена группировка российских банков на: оптимально эффективные (стандартные), имеющие оценку риск-эффективности 100%; высокоэффективные (86-99%); средне эффективные (7085%); слабо эффективные (проблемные) (0-69%).

4. Выявлены особенности рисковой стратегии российских коммерческих банков в зависимости от размера банка (большие, средние, малые) и текущего уровня его риск-эффективности и разработана модель мониторинга банковских рисков с целью повышения риск-эффективности российских банков, основанная на установлении в качестве целевых значений индикаторов риск-эффективности значений, достигнутых оптимально эффективными банками.

5. Сформулированы рекомендации по совершенствованию элементов пруденциального регулирования коммерческих банков, в том числе в части установления нормативов достаточности капитала, оптимальных и предельных коэффициентов риска, как на уровне рекомендаций Базельского комитета, так и на уровне Банка России.

Теоретическая и практическая значимость результатов проведенных соискателем ученой степени исследований. Теоретическая значимость

заключается в развитии теоретических и методических основ оценки и анализа банковских рисков на базе концепции риск-эффективности банка, понимания взаимосвязи уровня рисков и уровня доходности в банковской деятельности. Практическая значимость заключается в возможности применения авторских разработок и рекомендаций при формировании стратегии и тактики управления рисками, как на уровне отдельных коммерческих банков, так и на уровне банковской системы в целом. Отдельные результаты могут быть использованы в учреждениях высшего образования в рамках реализации образовательных программ бакалавриата, специалитета, магистратуры и аспирантуры по экономическим направлениям.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Втором международном круглом столе «Современная мировая экономика: проблемы и перспективы в эпоху развития цифровых технологий и биотехнологии» (Москва,

2019), XVI Международной научно-практической конференции European scientific conference (Пенза, 2019), VIII Международном молодёжном симпозиуме по управлению, экономике и финансам (Казань, 2019), IX Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие науки и образования» (Пенза, 2020), IV Международной научно-практической конференции «Управление и экономика народного хозяйства России» (Пенза,

2020), XXXVI международной научно-практической конференции «Научный форум: экономика и менеджмент» (Москва, 2020).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования нашли отражение в 16 научных публикациях общим объемом 7,04 печ. л. (авторские), в том числе 4 публикации (2,64 печ. л. авторских) в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 155 наименований, и 3 приложений. Диссертация изложена на 179 страницах машинописного текста, включающего 25 рисунков и 26 таблиц.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РИСК-ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВ 1.1. Рисковая среда банковского бизнеса

Все формы человеческой деятельности, в том числе экономической, связаны с потенциальными рисками, полное исключение риска неосуществимо. Если субъекты экономики будут полностью избегать риска, невозможны будут ни инвестиции, ни инновации. С другой стороны, последствиями принятия на себя избыточных рисков банками и другими финансовыми институтами являются «пузыри» на рынках финансовых активов и глобальные финансовые кризисы. Банки как поставщики рискового капитала для реальной экономики должны эффективно управлять рисками, чтобы они не были разрушительными ни для одной из сторон. Ошибки в риск-менеджменте могут повредить не только владельцам и инвесторам банка, но и обществу в целом.

Риск - это вероятность того, что негативные события могут произойти неожиданно, а управление рисками - это искусство справиться с этим потенциалом. Теоретически риск - это ещё и вероятность того, что произойдёт что-то хорошее, но это слово обычно применяется в нижней части, а не в верхней части. Риск лежит в основе банковского бизнеса, банковского регулирования и в конечном итоге банковских кризисов. Понятно, что концепция риска заслуживает некоторых фундаментальных соображений.

Банки определяются как финансовые посредники, которые занимают деньги у излишков расходных единиц и кредитуют дефицитные единицы расходов. В ходе этого процесса они выполняют четыре основных услуги: посредничество в ликвидности, посредничество в деноминации, посредничество в отношении рисков и посредничество в погашении (Бткеу, 1989). Характер этого посредничества заставляет банки сталкиваться со многими рисками, включая риск ликвидности, операционный риск, кредитный риск, риск изменения процентных ставок и валютный риск. Риск можно разделить на два подкомпонента: волатильность (системный риск) и чувствительность (несистемный риск). Фактор волатильности риска, по сути, является внешним и

не может контролироваться банками. Но чувствительная часть риска внутренне установлена и определяется банками; следовательно, в определенной степени его можно контролировать, поскольку чувствительность вызывает различия в эффективности банков, предпочтения банков с точки зрения рискованных действий влияют на результаты деятельности банков (Eken, 2005). Риски — это неопределённость, приводящая к неблагоприятным колебаниям прибыльности или убыткам. В банковском мире существует большое количество рисков, большинство из которых хорошо известны. Различные риски должны быть тщательно определены, чтобы обеспечить надёжную основу для количественных мер риска.

В результате определения рисков с годами приобрели точность. Основная философия требований к капиталу - привести капитал в соответствие с рисками. Эта философия подразумевает моделирование значения риска. С экономической точки зрения это означает моделирование потенциальных потерь от каждого источника риска, который оказывается «экономическим капиталом, достаточным» для риска. Поэтому глобальная потребность в оценке рисков, как нематериальных, так и невидимых, требует чёткого определения рисков. Определения риска служат отправной точкой для нормативного и экономического учёта рисков.

Ниже приведены некоторые из определений риска:

• риск — это незапланированное событие, финансовые результаты которого приводят к убыткам (Vasavada, Kumar, Rao и Pai, 2005).

• риск — это состояние, при котором существует вероятность наступления результата, который может быть определен количественно и застрахован (Periasamy, 2008).

• риски — это неопределённость, возникающая в результате отрицательных результатов (Kumar, Chatterjee, Chandrasekhar и Patwarhan, 2005).

• риск — это вероятность потери; это может быть финансовая потеря или потеря репутации / имиджа (Sharma, 2003).

Хотя термины риск и неопределённость часто используются в тандеме,

между ними есть разница (Sharan, 2009). Неопределённость - это случай, когда лицо, принимающее решение, знает все возможные результаты конкретного действия, но не имеет представления о вероятности результатов. И наоборот, риск связан с ситуацией, в которой лицо, принимающее решение, знает вероятность различных результатов. Иными словами, риск поддаётся количественной оценке.

Кредитный риск или риск дефолта (CCR) - это риск, возникающий в результате полного или частичного неисполнения своих финансовых обязательств должником (обязанным лицом), или риск, возникающий из-за невозможности возврата прибыли от банковских инвестиций, другими словами, кредитный риск - это риск неполучения своевременно денежного потока от размещённых банком средств (Christoph, 2004, C. 93).

Кроме того, кредитный риск может быть определен как риск того, что проценты или основная сумма выданного банком кредита или обе суммы не будут выплачены в соответствии с согласованными условиями кредитного договора. Основной источник убытков - это риск дефолта клиентов, что означает, что они не выполняют свои обязательства по обслуживанию долга.

Кредитный риск оценивается путём наблюдения за долей активов банка, кредитное качество которых ниже стандартного.

Некоторые риски близки к кредитному риску, но они различны, например, страновой риск и риск исполнения. Большинство банков являются крупнейшим и наиболее очевидным источником кредитного риска. Кредитный риск является первым риском с точки зрения важности. Кредитный риск имеет решающее значение, поскольку невыполнение обязательств по нескольким важным клиентам может привести к большим убыткам, которые могут привести к несостоятельности. Кредитный риск сложно определить заранее, потому что нам нужна оценка вероятности наступления дефолта и восстановления в случае дефолта, что зависит от контекста. Есть много событий по умолчанию, таких как отсрочка платёжных обязательств; реструктуризация долговых обязательств в связи с существенным ухудшением кредитоспособности заёмщика; банкротства.

Уровень кредитного риска зависит как от внешних, так и от внутренних факторов. Внутренние факторы включают в себя качество кредитной политики и администрирования кредитного портфеля, качество предварительной оценки финансового положения заёмщика, качество залогов и иного обеспечения и другие. Основные внешние факторы - это состояние экономики, колебания цен на товары, курсов валют и процентных ставок и т.д.

Ниже приведены виды кредитного риска:

A. Риск контрагента или заёмщика.

B. Внутренний или отраслевой риск.

C. Портфельный риск или риск концентрации.

Рыночный риск (ценовой риск) - это риск неблагоприятных отклонений рыночной стоимости торгового портфеля в связи с изменениями рынка в течение периода, необходимого для ликвидации сделок (Kumar и др., 2005). Этот риск возникает из-за неблагоприятного изменения уровня или волатильности рыночных цен на финансовые инструменты, биржевые товары, процентных ставок и валютных курсов. Рыночный риск также называется ценовым риском.

Ценовой риск возникает в случае, когда финансовые активы продаются до наступления срока их погашения. «Чистый» рыночный риск, генерируемый изменениями рыночных параметров (процентные ставки, индексы акций, обменные курсы), отличается от рыночного риска ликвидности. Рыночный риск не относится к рыночным потерям из-за причин, отличных от рыночных движений, в общих чертах определяемых как риск ликвидности. Любой недостаток в мониторинге рыночного портфеля может привести к отклонению рыночной стоимости на любую величину до окончательной ликвидации. Между тем, потенциальные отклонения могут значительно превысить любое отклонение, которое может произойти в течение короткого периода ликвидации. Этот риск является операционным риском, а не рыночным риском.

Рыночный, кредитный риск и риск ликвидности часто рассматриваются совместно. Фактическая сумма ликвидности, которая характеризует актив или обязательство, или вне балансового договора, напрямую влияет на его

стоимость. Чем более ликвидным он является (то есть более легко реализуемым по балансовой стоимости), тем больше его стоимость (при прочих равных условиях), и он может быть быстро продан без ущерба. Таким образом, активы с небольшим рыночным риском будут генерировать денежные средства легче, чем активы с большим риском на рынке. Многие из глобальных банкротств банков за последние несколько десятилетий были связаны с проблемами, возникающими из-за совокупного воздействия кредитного риска и риска ликвидности. Почти наверняка, что компания, сильно подверженная рыночному риску и / или кредитному риску, так же сильно подвержена риску ликвидности. Компания со значительными рыночными и кредитными рисками не может рассчитывать на небольшой риск ликвидности, в то время как компания с низким рыночным и кредитным рисками уже может подвергаться риску, меньшему, чем риск ликвидности.

Ниже приведены виды рыночных рисков:

A. Риск ликвидности.

B. Процентный риск.

C. Валютный риск.

Э. Страновой риск.

Риск ликвидности (ЬЯ) - это вероятность того, что организация не сможет выполнить свои обязательства по срокам погашения или может сделать это только путём заимствования средств по высокой цене или продажи активов по низкой цене.

Ниже приведены некоторые определения риска ликвидности:

• Риск ликвидности — это риск внезапного изъятия по вкладам и другим обязательствам банка, который заставляет банк продавать свои активы в короткие сроки по низким ценам для удовлетворения внезапного изъятия (1аЬг, 2006).

• Риск ликвидности — это разница в чистом доходе и рыночной стоимости капитала, возникающая из-за трудностей, с которыми сталкивается банк при получении денежных средств по разумной цене либо при продаже

активов, либо при приобретении новых депозитов (Hammad, 1999, C:72).

• Ликвидность — это способность удовлетворять ожидаемые и неожиданные потребности в денежных средствах без каких-либо потерь (или с минимальными потерями). Риск ликвидности присущ индустрии финансовых услуг, и необходимо понимать, измерять, контролировать и управлять этим риском (American Academy of Actuaries - AAA, 2000, C. 3).

• Риск ликвидности - это неспособность субъекта выполнить финансовые обязательства при наступлении текущего денежного потока или продаже активов по справедливой рыночной стоимости, что может привести к более низкой доходности, чем справедливая рыночная стоимость (Canadian Actuary Institute- Cia, 1996, C. 4).

Риск ликвидности в банках проявляется в разных формах:

A. Риск ликвидности финансирования или риск отзыва депозитов связан с необходимостью замены чистых оттоков в результате неожиданного / не возобновления депозитов (оптом и в розницу). Риск финансирования зависит от того, насколько рискованно рынок воспринимает эмитента и какова его политика финансирования. Учреждение, которое приходит на рынок с неожиданной и частой потребностью в средствах, посылает негативные сигналы, которые могут ограничить желание кредитовать это учреждение. Стоимость средств также зависит от кредитоспособности банка. Если кредитная ситуация ухудшается, финансирование становится более дорогостоящим.

B. Временной риск (риск ликвидности активов): временной риск возникает из-за необходимости компенсировать непредоставление ожидаемого притока средств. В этом случае дефицит ликвидности связан с характером активов, а не с рыночной ликвидностью. Использование ряда ликвидных активов служит средством защиты изменчивой ликвидности рынка, ликвидные активы позволяют выполнять краткосрочные обязательства без обращения к внешнему финансированию. Коэффициент ликвидности в банках делает

обязательным держать краткосрочные активы в большей степени, чем краткосрочные обязательства, для выполнения краткосрочных обязательств. Чтобы достичь этой роли, ликвидные активы должны иметь срок погашения в краткосрочной перспективе, поскольку рыночные цены долгосрочных активов более изменчивы, что может привести к большим потерям в случае продажи. Более того, некоторые активы менее торгуемы, чем другие, потому что объем их торговли невелик.

С. Рыночный риск ликвидности: возникают в случае нарушения способности собирать средства по разумной цене. Связано с кризисом из-за нехватки объёма, поскольку цены становятся очень волатильными и иногда связаны с высокими скидками по сравнению с номиналом, когда контрагенты не желают торговать. В определенной степени риск фондирования взаимодействует с рыночной ликвидностью и ликвидностью активов, поскольку неспособность выполнить платёжные обязательства ведёт к продаже активов, возможно, по низким ценам. Риск ликвидности может стать основным риском для банковского портфеля. Крайняя нехватка ликвидности приводит к банкротству, что делает риск ликвидности фатальным. Массовое снятие средств или закрытие кредитных линий другими учреждениями являются прямым следствием таких ситуаций. За этим следует жестокий кризис ликвидности, который может закончиться банкротством. Когда у коммерческого банка возникают проблемы, вкладчики «Бегут», чтобы вернуть свои деньги. Кредиторы воздерживаются от дальнейшего кредитования проблемного учреждения. Измерение риска ликвидности может быть затруднено, потому что лежащие в основе переменные подверженности риску могут быть динамическими и непредсказуемыми. Эти методы основаны на эмпирических и постоянных наблюдениях за ликвидностью на рынке, в то время как модели риска ликвидности остаются теоретическими, что позволяет использовать их в качестве инструментальных средств. Следовательно, эта область требует

расширения модельных исследований и совершенствования практики.

Процентный риск (IRR): процентный риск — это риск негативного влияния на чистый процентный доход (NII) в результате изменения процентных ставок (Sharma, 2003). Процентный риск возникает, когда изменения процентных ставок влияют на чистую процентную маржу или рыночную стоимость капитала (MVE) учреждения. Большая часть статей баланса доходов и расходов банков зависит от процентных ставок. Так как процентные ставки нестабильны, так же, как и доходы. Другая сторона медали в том, что подверженность процентным ставкам также создаёт шансы на прибыль. IRR можно посмотреть двумя способами:

1. Влияние на прибыль банка.

2. Влияние на банковские активы, обязательства и вне балансовые позиции (OBS).

Ниже приведены виды процентного риска:

A. Риск разрыва или несоответствия: риск разрыва или несоответствия возникает в результате удержания активов и обязательств и забалансовых статей с различными основными суммами, сроками погашения или датами переоценки, что приводит к непредвиденным изменениям уровня рыночных процентных ставок.

B. Риск кривой доходности: банки с плавающей процентной ставкой могут оценивать свои активы и обязательства на основе различных эталонных показателей, например доходности казначейских векселей, фиксированных ставок по депозитам, ставок по рыночным ставкам и т.д. Если банки используют два разных инструмента со сроком погашения на разных горизонтах для определения цены своих активов и обязательств, любые непараллельные изменения в кривых доходности, которые происходят довольно часто, будут влиять на NIM. Таким образом, банки должны оценить движение кривых доходности и его влияние на стоимость портфеля и доход. Примером может служить случай, когда обязательство, повышенное по ставке, связанной, например, с 91-дневным т-Биллом,

используется для финансирования актива, связанного с 364-дневным т-Биллом. В сценарии с повышающейся процентной ставкой как 91-дневные, так и 364-дневные ГКО могут увеличиться, но не идентично, из-за непараллельного движения кривой доходности, приводящей к изменению чистого полученного процента (китаг и др., 2005).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Абу-Алроп Джалал Хафез Ахмад, 2021 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. О Центральном банке Российской Федерации (Банке России): Федеральный закон от 10.07.2002 №86-ФЗ.

2. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 №395-1.

3. О порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска: Положение Банка России от 3.12.2015 №511-П.

4. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности: Положение Банка России от 28.06.2017 №590-П.

5. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери: Положение Банка России от 23.10.2017 №611-П.

6. Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией: Инструкция Банка России от 29.11.2019 № 199-И.

7. О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе: Положение Банка России от 08.04.2020 №716-П.

8. О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы: Указание Банка России от 15.04.2015 №3624-У.

9. Белов П.Г. Системный анализ и программно-целевой менеджмент рисков. —М.: Юрайт, 2019. — 289 с.

10. Белов П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование, в 3 ч. —М.: Юрайт, 2019. — 272 с.

11. Бобыль В. Альтернативное управление банковскими рисками. Монография. - М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2016. - 192 c.

12. Воронцовский А.В. Оценка рисков. — М.: Юрайт, 2019. — 179 с.

13. Дамодаран А. Стратегический риск-менеджмент: принципы и методики.

- М.: Вильямс И.Д., 2017. - 496 с.

14. Ковалев П.П. Банковский риск-менеджмент. - М.: Курс, 2017. - 216 с.

15. Колесников В.И. Банковское дело / В.И. Колесников, Л.П. Кроливецкая, и др. - М.: Финансы и статистика, 2018. - 480 с.

16. Лаврушин О.И. Банковские риски. - М.: КноРус, 2017. - 511 с.

17. Ларионова И.В. Риск-менеджмент в коммерческом банке. Монография -М.: КноРус, 2017. - 368 с.

18. Марамыгин М.С., Юзвович Л.И., Мокеева Н.Н., Стрельников Е.В., Родичева В.Б. Некоторые аспекты современного банкинга. Монография. -Екатеринбург: Альфа Принт, 2019. - 368 с.

19. Мешкова Е.И. Процентная политика в риск-менеджменте коммерческого банка. - М.: КноРус, 2014. - 480 с.

20. Мокеева Н.Н., Истомина Ю.В., Гнездилов И.С., Паньков В.А. Отдельные аспекты деятельности Банка России. Монография. -Курск: Университетская книга, 2019. - 151 с.

21. Севрук В.Т. Банковские риски. - М.: Дело ЛТД, 2017. - 694 с.

22. Соколинская Н.Э. Банковские риски: современный аспект. Сборник статей. - М.: Русайнс, 2016. - 370 с.

23. Управление финансовыми рисками / под ред. И.П. Хоминич, И.В. Пещанской. — М.: Юрайт, 2019. — 345 с.

24. Шаталова Е.П. Банковские рейтинги в системе риск-менеджмента: процедуры мониторинга кредитных рейтингов. - М.: Русайнс, 2017. - 352 с.

25. Юзвович Л.И., Трофимова Е.А. Совершенствование оценки эффективности деятельности коммерческого банка в условиях межбанковской конкуренции. Монография. -Екатеринбург: Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, 2018. - 120 с.

26. Якунин С.В. Драйверы роста доходов банков // Наука и общество. -2020. -№ 2. -С. 113-115.

27. Якунин С.В. Структура банковского сектора России: вчера, сегодня, завтра // Современная конкуренция. -2018. -Т. 12. -№ 6. -С. 93-104.

28. Якунина А.В., Якунин С.В. Некоторые аспекты цифровизации кредитного риска // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. -2018. -№ 3. -С. 277-281.

29. Abu-Alrop, J.H.A. & Kokh, I.A. Impact of credit risk on the performance of Russian commercial. Journal of Applied Economic Research, 19: 5-18, 2020.

30. Abu-Alrop, Jalal, H. Assess the Efficiency of Operational Risk Management in Russian Banks. Issues of Risk Analysis, (17)2: 103-120, 2020a.

http://doi.org/10.32686/1812-5220-2020-17-2-102-119

31. Abu-Alrop, Jalal, H. Evaluate the Efficiency of Liquidity Management in Russian Banks. International Journal of Economics and Financial Modelling, 4(1): 25-43, 2020b.

32. Abdelaati, Daouia. & Leopold, Simar. Nonparametric Efficiency Analysis: A Multivariate Conditional Quantile Approach, Journal of Econometrics, 140: 375 -400, 2007.

33. Abdelaziz, Hakimi. Liquidity Risk and Bank Performance: An Empirical Test for Tunisian Banks, Business and Economic Research, 7(1): 46-57, 2017.

34. Abdul, Mongid & Muazaroh, Muazaroh. On the Nexus Between Risk Taking and Profitability: Evidences from Indonesia, International Journal of Business and Society, 18(2): 271-284, 2017.

35. Adler, N. & Yazhemsky, E. Improving Discrimination in Data Envelopment Analysis: PCA-DEA Or Variable Reduction, European Journal of Operational Research, 202(1): 273-284, 2010.

36. Admati, A. & Hellwig, M. The Bankers' New Clothes, Princeton University Press, Princeton, Nj, 2013.

37. Alexey, Simanovskiy. & Alexander, Morozov. & Andrey, Sinyakov. & Alexey, Porshakov. & Maria, Pomelnikova. & Yulia, Ushakova. & Vladimir, Markelov. & Mikhail, Bezdudniy. The 2008-2017 Decade in The Russian Banking Sector: Trends and Factors, The Central Bank of The Russian Federation, Working Paper Series No. 31, June 2018.

38. Ali, Sulieman, Alshatti. The Effect of Credit Risk Management on Financial

Performance of The Jordanian Commercial Banks, Investment Management and Financial Innovations, 12(1): 338-345, 2015.

39. Angelopoulos, P. & Mourdoukoutas, P. Banking Risk Management in A Globalizing Economy, Quorum Books, Westport, Connecticut, London, 2001.

40. Ariff, M. & Can, L. Cost & Profit Efficiency of Chinese Banks: A Nonparametric Analysis, China Economic Review, 19 (2): 260-273, 2008.

41. Arshinova, T. The Banking Efficiency Measurement Using the Frontier Analysis Techniques, Journal of Applied Mathematics, 4(3): 165-176, 2011.

42. Asish, Saha. Nor, Hayati. Ahmad. & Siew, Gohyeok. Evaluation of Performance of Malaysian Banks in Risk Adjusted Return on Capital (Raroc) & Economic Value Added (Eva) Framework, Asian Academy of Management Journal of Accounting & Finance, 12(1):25-47, 2016.

43. Asror, Nigmonov. Bank Performance & Efficiency in Uzbekistan, Eurasian Journal of Business & Economics, 3 (5): 1-25, 2010.

44. Aykut, Ekinci. The Effect of Credit and Market Risk on Bank Performance: Evidence from Turkey, International Journal of Economics and Financial Issues, 6(2): 427-434, 2016.

45. Ayodele, Thomas, D. & Raphael, O, Alabi. The Impact of Credit Policy on The Performance of Nigerian Commercial Banks, International Finance and Banking, 1(2): 40-50, 2014.

46. Banker, R. Charnes, A. & Cooper, W. W. Some Models for Estimating Technical & Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30: 1078-1092, 1984.

47. Berger, A, N. & Humphrey, D. B. Efficiency of Financial Institutions: International Survey & Directions for Future Research, European Journal of Operational Research, 98(2): 175 - 212, 1997.

48. Bessis, J. Risk Management in Banking. Wiley, 4th Edition, 2010.

49. Boussofiane, Aziz. & R, G, Dyson. & E, Thanassoulis. Applied Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, 52(1): 1-15, 1991.

50. Board J & Sutcliffe C & Ziemba W.T. Applying Operations Research Techniques to Financial Markets, INTERFACES, (33): 12-24, 2003.

51. Bowlin, W, F. Measuring Performance: An Introduction to Data Envelopment Analysis (DEA), Journal of Cost Analysis, 15(2): 3-27, 1998.

52. Brigitte, Godbillon, Camus. & Christophe, Godlewski, Large. Credit Risk Management in Banks: Hard Information, Soft Information and Manipulation, Munich Personal Repec Archive (Mpra), Paper No. 1873: 1-23, 2007.

53. Brissimis, S, N. & Delis, M, D. & Papanikolaou, N, I. Exploring the Nexus Between Banking Sector Reform & Performance: Evidence from Newly Acceded Eu Countries, Journal of Banking & Finance, 32: 2674 -2683, 2008.

54. Button, K, J. & T, G, Weyman-Jones. X-Efficiency and Technical Efficiency, Public Choice, 80 (1-2): 83-104, 1994.

55. Charnes, A. & Coopers, W. W. & Rhodes, E. (1978): Measuring the Efficiency of Decision-Making Units, European Journal of Operational Research, 2(6): 429 -444, 1978.

56. Central Bank of The Russian Federation. Monetary Policy in Russia: Recent Challenges and Changes, Bank for International Settlements (Bis), Papers No 78: 297-303, 2014.

57. Coelli, T. J. & Rao, D. S. P. & Christopher, J. & Battese, O. G.E. An Introduction to Efficiency & Productivity Analysis. 2nd Ed, Springer: USA, 2005.

58. Cooper, W, W. & Seiford, L, M. & Tone, K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References And DEA-Solver Software. Springer: New York, 2007.

59. Daraio, C. & Simar, L. Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis: Methodology and Applications. Springer: New York, 248 Pages, 2007.

60. Deepti, Tripathi. & Kishore, Meghani. & Swati, Mahajan. Financial Performance of Axis Bank and Kotak Mahindra Bank in The Post Reform Era: Analysis on Camel Model, International Journal of Business Quantitative Economics and Applied Management Research, 1(2): 108-141, 2014.

61. Deyoung, R, E & J. P. Hughes & C, G, Moon. Efficient Risk-Taking & Regulatory Covenant Enforcement in A Deregulated Banking Industry, Journal of Economics & Business ,53 (2-3): 255-282, 2001.

62. Dimitris, I, Giokas. Cost Efficiency Impact of Bank Branch Characteristics and Location: An Illustrative Application to Greek Bank Branches. Managerial Finance, 34(3):172 -185, 2008.

63. Doriana, Cucinelli. The Relationship Between Liquidity Risk and Probability of Default: Evidence from The Euro Area, Risk Governance & Control: Financial Markets & Institutions, 3(1): 42-50, 2013.

64. Douglas, W, Diamond. & Raghuram, G, Rajan. Liquidity Risk, Liquidity Creation, And Financial Fragility: A Theory Of Banking, Journal Of Political Economy, University Of Chicago Press, 109(2): 287-327, 2001.

65. Drake, L. & Hall, M, J, B. & Simper, R. The Impact of Macroeconomic and Regulatory Factors on Bank Efficiency: A Non-Parametric Analysis of Hong Kong's Banking System, Journal of Banking and Finance, 30: 1443-1466, 2006.

66. Dyson, R, G. & Allen, R. & Camanho, A, S. & Podinovski, V, V. & Sarrico, C, S. & Shale, E, A. Pitfalls and Protocols In DEA, European Journal of Operational Research, 132: 245-259, 2001.

67. Ebrahim, Hoseininassab. & Kazem, Yavari. & Nader, Mehregan. & Reza, Khoshsima. Effects of Risk Parameters (Credit, Operational, Liquidity and Market Risk) On Banking System Efficiency (Studying 15 Top Banks in Iran), Iranian Economic Review, 17(1): 1-24, 2013.

68. Elena, Beccalli. & Barbara, Casu. & Claudia, Girardone. Efficiency & Stock Performance in European Banking, Journal of Business Finance & Accounting, 33(1-2): 245-262, 2006.

69. Elena, Loukoianova. Analysis of The Efficiency and Profitability of The Japanese Banking System, International Monetary Fund (If), Working Paper, Wp/08/63: 1-34, 2008.

70. Emilia, Bonaccorsi, Di Patti. & Alessio, D'ignazio. & Marco, Gallo. & Giacinto, Micucci. The Role of Leverage in Firm Solvency: Evidence

From Bank Loans, Societa Italiana Degli Economisti (Italian Economic Association), Ital Econ J, 2015(1): 253-286, 2015.

71. Eriki, P, O. & Osagie, Osifo. Performance Efficiency of Selected Quoted Commercial Banks in Nigeria: A DEA Approach. International Journal of Economics, Commerce and Management United Kingdom, 2(9): 1-16, 2014.

72. Etienne, Bordeleau. & Christopher, Graham. The Impact of Liquidity on Bank Profitability, Bank of Canada, Working Paper/Document De Travail 2010(38): 122, 2010.

73. European Central Bank. Beyond Roe-How to Measure Bank Performance, Ecb, Appendix to The Report on Eu Banking Structures, (September 2010).

74. Farrell, M.J. The Measurement of Productive Efficiency, Journal of The Royal Statistical Society, (Series A), 120 (3): 253-281, 1957.

75. Fatemi, A. & Glaum, M. Risk Management Practices in German Firmsll, Managerial Finance, 26(3):1-17, 2000.

76. Fethi, D. M & Pasiouras, F. Assessing Bank Efficiency & Performance with Operational Research & Artificial Intelligence Techniques: A Survey, European Journal of Operational Research, 204 (2): 189-198, 2010.

77. Franco, F. & David, M. I. & Philip, M. Efficiency & Risk in European Banking, Journal of Banking & Finance, 35 (5): 1315-1326, 2010.

78. Galai, D. & Ruthenberg, D. & Sarnat, M. & Schreiber B, Z. (Eds). Risk Management and Regulation in Banking, Springer, Boston, Ma, 1997.

79. Godfrey, Marozva. Liquidity & Bank Performance, International Business & Economics Research Journal, 14(3), 2015.

80. Golany, B. & Roll, Y. An Application Procedure for DEA, Omega, 1(3): 237250, 1989.

81. Greuning, V. H. & Bratanovic, B. S. Analyzing Banking Risk: A Framework for Assessing Corporate Governance & Risk Management. Third Edition, World Bank, 2009.

82. Gualter, Couto. & Kevin, Medeiros, Bulhöes. Basel Ii: Operation Risk Measurement in The Portuguese Banking Sector, Portuguese Journal of

Management Studies, Iseg, Universidade De Lisboa, 0(3): 259-278, 2009.

83. Guzman, I. & Reverte, C. Productivity & Efficiency Change & Shareholder Value: Evidence from The Spanish Banking Sector, Applied Economics, 40 (15): 2033-2040, 2008.

84. Hahn, F. R. Domestic Mergers in The Austrian Banking Sector: A Performance Analysis, Applied Financial Economics, 17: 185-196, 2007.

85. Hammad, T. A. Evaluation of Commercial Banks Performance - Risks and Return Analysis, Dar Aljameia, Egypt. Retrieved Jan 9, 2014, Pp: 73-74, 1999. From Http//Www. Cbj. Gov/Arabic

86. Harendra, Singh. & Naresh, Kedia. & Vikrant, Vikram, Singh. Efficiency Measurement of Indian Banking Sector by Using Data Envelopment Analysis, International Journal of Business and Management Tomorrow, 2(11): 1-14, 2012.

87. Harry, Deangelo. & René, M, Stulz. Why High Leverage Is Optimal for Banks, National Bureau of Economic Research (Nber), Working Paper No, 19139, 2013.

88. Heffernan, S. Modern Banking, Chichester: John Wiley & Sons, Ltd. 736 Pages, 2005.

89. H, O, Fried. & C, A, K, Lovell. & S, S, Schmidt. (1993). Production Frontiers and Productive Efficiency, Chapter 1 In Eds, The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications, Oxford University Press: New York, (1993): 3-67, 1993.

90. Hua, C. & L, Liu. Risk-Return Efficiency, Financial Distress Risk, & Bank Financial Stress Ratings, Asian Development Bank Institute (Adbi), Working Paper 240, Tokyo, 2010.

91. Hussein, Khasharmeh. Does Liquidity Influence Profitability in Islamic Banks of Bahrain: An Empirical Study, International Journal of Financial Research, 9(2), 2018.

92. Idowu, Abiola. & Awoyemi, Samuel, Olausi. The Impact of Credit Risk Management on The Commercial Banks Performance in Nigeria, International Journal of Management and Sustainability, 3(5): 295-306, 2014.

93. Kristina, Vincova. Using Dea Models to Measure Efficiency, Biatec, Volume Xiii, 8/2005. Grant Project Vega No.1/1266/04, 2005

94. Isik, I. Bank Ownership & Productivity Developments: Evidence from Turkey, Studies in Economics & Finance, 24: 115-139, 2007.

95. Jacob, A. Bikker. & Jaap, W.B. Bos. Bank Performance A Theoretical & Empirical Framework for The Analysis of Profitability, Competition & Efficiency, Taylor & Francis Group or Routledge, New York, 2008.

96. Jamal, Ouenniche. & Skarleth, Carrales. (2018). Assessing Efficiency Profiles of Uk Commercial Banks: A Dea Analysis with Regression-Based Feedback, Ann Oper Res, 266: 551-587, 2018.

97. Jane, Gathigiamuriithi. & Kennedy, Munyuawaweru. & Willy, Mwangi, Muturi. Effect of Credit Risk on Financial Performance of Commercial Banks Kenya, Iosr Journal of Economics and Finance (Iosr-Jef), 7(4), Ver. I: 72-83, 2016.

98. Jean-Marc Huguenin. Data Envelopment Analysis (Dea). A Pedagogical Guide for Decision Makers in The Public Sector, Lausanne, Idheap -Institut De

r

Hautes Etudes En Administration Publique, Swiss Graduate School of Public Administration, P:81, 2012.

99. Jehovaness, Aikaeli. Commercial Banks Efficiency in Tanzania, Social Science Research Network, Working Paper Series, December 2006.

100. Jelena, Titko. & Jelena, Stankevicienè. & Natalja, Lace. Measuring Bank Efficiency: Dea Application, Technological & Economic Development of Economy, 20(4): 739-757, 2014.

101. Jenkins, L. & Anderson, M. A Multivariate Statistical Approach to Reducing the Number of Variables in Data Envelopment Analysis, European Journal of Operational Research, 147(1): 51-61, 2003.

102. Joël, Bessis. Risk Management in Banking, Wiley, P:812, 2002.

103. Juliana, Kent, Matthews. Risk Management and Managerial Efficiency in Chinese Banks: A Network Dea Framework, Hong Kong Institute for Monetary Research (Hkimr), Working Paper No.10, 2011.

104. Kolapo, T, Funso. & Ayeni, R, Kolade. & Oke, M, Ojo. Credit Risk and

Commercial Banks' Performance in Nigeria: A Panel Model Approach, Australian Journal of Business and Management Research, 2(2): 31-38, 2012.

105. Kirkwood, J. & Nahm, D. Australian Banking Efficiency & Its Relation to Stock Returns, Economic Record, 82 (258): 253-267, 2006.

106. Kuan-Chung, Chen. & Chung-Yu, Pan. An Empirical Study of Credit Risk Efficiency of Banking Industry in Taiwan, Web Journal of Chinese Management Review, 15(1): 1-16, 2012.

107. Laeven, Luc. A. Risk & Efficiency in East Asian Banks, World Bank, Policy Research, Working Paper No. 2255, 1999a.

108. Laeven, Luc, A. International Evidence on The Value of Product and Geographic Diversity, World Bank, Policy Research, Working Paper No. 2729, 2001b.

109. Leibenstein, H. Allocative Efficiency Vs X-Efficiency, American Economic Review, 56(3): 392-415, 1966.

110. Lei. Sun. & Tzu-Pu, Chang. A Comprehensive Analysis of The Effects of Risk Measures on Bank Efficiency: Evidence from Emerging Asian Countries, Journal of Banking & Finance, (35) 7: 1727-1735, 2011.

111. Lozano, Vivas, A. & Pastor J, T. & Pastor J, M. (2002). An Efficiency Comparison of European Banking Systems Operating Under Different Environmental Conditions, Journal of Productivity Analysis, (2002)18, 59-77, 2002.

112. Luo, Y. & Bi, G. & Liang, L. Input/Output Indicator Selection for DEA Efficiency Evaluation: An Empirical Study of Chinese Commercial Banks, Expert Systems with Applications, (39)1: 1118-1123, 2012.

113. Mcallister, P, H. & Mcmaus, D. Resolving the Scale Efficiency Puzzle in Banking, Journal of Banking & Finance, 17: 389-405, 1993.

114. Md, Ali, Noor. & Prahallad, Chandra, Das, Acma. & Bishnu, Pada, Banik. Impact of Credit Risk Management on Financial Performance of Banks: A Study on Major State-Owned Commercial Banks in Bangladesh, The Cost and Management, 46(1):12-19, 2018.

115. Md, Iskandar, Mirza. Examining the Efficiency of Commercial Banks

in Lebanon: A Data Envelopment Analysis Approach, Journal of Applied Research in Economics and Business, (2017): 17-33, 2017.

116. Mehmet, H. & Eken, Asüleyman. Kale. Evaluating the Efficiency of Turkish Banks: A Risk & Profitability Approach, Jcc: The Business & Economics Research Journal, (6)1: 53-68, 2013.

117. Merton, R. C. Financial Innovation and The Management and Regulation of Financial Institutions, Financial Management, 19, Pp. 461-482, 1995.

118. Meryem, D, F. & Fotios, P. Assessing Bank Performance with Operational Research and Artificial Intelligence Techniques: A Survey. European Journal of Operational Research. Elsevier, 204(2): 189-198, 2010.

119. Modigliani, F. & Miller, M, H. The Cost of Capital, Corporation Finance and The Theory of Investment, The American Economic Review, (48): 261-297, 1958.

120. Mohsen, Afsharian. & Anna, Kryvko. & Peter, Reichling. Efficiency and Its Impact on The Performance of European Commercial Banks, University Magdeburg, Faculty of Economics and Management, Working Paper No. 18, 2011.

121. Motlagh, A. M. & Saleh, A. S. & Abdekhodaee, A. & Ektesabi, M. Efficiency, Effectiveness & Risk in Australian Banking Industry, World Review of Business Research, (1) 3: 1-12, 2011.

122. Ms, Sujeewa, Kodithuwakku. Impact of Credit Risk Management on The Performance of Commercial Banks in Sri Lanka, International Journal of Scientific Research and Innovative Technology, 2(7): 24-29, 2015.

123. Mubbushar, Iftikhar. Impact of Credit Risk Management on Financial Performance of Commercial Banks of Pakistan, University of Haripur Journal of Management (Uohjm), 1(2), 2016.

124. Muhammad, Kashif, Razzaque, Khan. & Nadeem, A, Syed. Liquidity Risk and Performance of The Banking System, Journal of Independent Studies and Research-Management, Social Sciences and Economics (Jisr-Msse), 11(2), 2013.

125. Myrna, R, Berrios. The Relationship Between Bank Credit Risk and Profitability and Liquidity, The International Journal of Business and Finance

Research, 7. (3): 105 - 118, 2013.

126. Nemanja, Radic. & Franco, Fiordelisi. & Claudia, Girardone. Efficiency and Risk-Taking in Pre-Crisis Investment Banks, London Metropolitan Business School, Centre For Emea Banking, Finance & Economics, Working Paper Series, 2011.

127. N, Ratna, Kishor. (2014). Risks and Risk Management in The Indian Banking Sector, Galaxy International Interdisciplinary Research Journal, 2(3): 115-120, 2014.

128. Ogilo, Fredrick. (2012). The Impact of Credit Risk Management on Financial Performance of Commercial Banks in Kenya, Dba Africa Management Review, 3 (1): 22-37, 2012.

129. Paradi, J. C. & Zhu, H. A Survey on Bank Branch Efficiency & Performance Research with Data Envelopment Analysis, Omega, (41)1: 61-79,

2013.

130. Pasiouras, F. Estimating the Technical and Scale Efficiency of Greek Commercial Banks: The Impact of Credit Risk, Off-Balance Sheet Activities, And International Operations, Research in International Business and Finance, 22: 301318, 2008a.

131. Pasiouras, F. International Evidence on The Impact of Regulations and Supervision on Banks Technical Efficiency: An Application of Two-Stage Data Envelopment Analysis, Review of Quantitative Finance and Accounting, 30:187223, 2008b.

132. Paul, S. & Kourouche, K. Regulatory Policy & The Efficiency of The Banking Sector in Australia, Australian Economic Review, (41) 3: 260-271, 2008.

133. Pyle, D, H. Bank Risk Management: Theory, Institute of Business and Economic Research, University of California, Finance, Working Paper No. Rpf-272, July 1997.

134. Qiwei, Xie. & Qianzhi, Dai. & Yongjun, Li. & A, Jiang. Increasing the Discriminatory Power of DEA Using Shannon's Entropy, Entropy, 16: 1571-1585,

2014.

135. Ravi, Prakash, Sharma, Poudel. The Impact of Credit Risk Management on Financial Performance of Commercial Banks in Nepal, International Journal of Arts and Commerce, 1 (5), October 2012.

136. Rejda, G, E. Principles of Risk Management and Insurance, 11th Edition. Addison Wesley: USA, New York, Ny, 1998.

137. Saha, A., Ahmad.; N. H., & Dash, U. (2015). Drivers of Technical Efficiency Inmalaysian Banking: A New Empirical Insight. Asian-Pacific Economic Literature, 29(1), 161-173.

138. Samuel, Hymore, Boahene1. & Julius, Dasah. & Samuel, Kwaku, Agyei. (2012). Credit Risk and Profitability of Selected Banks in Ghana, Research Journal of Finance and Accounting, 3(7), 2012.

139. Sathy, M. X-Efficiency in Australian Banking: An Empirical Investigation, Journal of Banking & Finance, (25) 3: 613-630, 2001.

140. Schmit, J, T. & Roth, K. Cost Effectiveness of Risk Management Practices, Journal of Risk and Insurance, 57(3): 455-470, 1990.

141. Sergei, Golovan. & Alexandr, Karminsky. & Anatoly, Peresetsky. (2014). Cost Efficiency of Russian Banks. Models with Risk Factors. Munich Personal Repec Archive (Mpra), Paper No. 56357, P:1-19, 2014.

142. Singh, G. & Singh, P. & Munisamy, S. A Cross Country Comparison of Banking Efficiency: Asia Pacific Banks, International Review of Business Research Papers, (4) 3: 73-95, 2008.

143. Sophie, Brana. & Mathilde, Maurel. & Jérôme, Sgard. Enterprise Adjustment and The Role of Bank Credit in Russia: Evidence from A 420 Firms Qualitative Survey, Comparative Economic Studies, 41(4):47-69, 1999.

144. Stanley, Isanzu. The Impact of Credit Risk on The Financial Performance of Chinese Banks, Journal of International Business Research And Marketing, 2(3), 2017.

145. Stewart, G. B. The Quest for Value: A Guide for Senior Managers, First Ed., New York: Harper Business, 1991.

146. Suat, Teker. & Dilek, Teker. & Oya, Kent. Measuring Commercial Banks'

Performances in Turkey: A Proposed Model, Journal of Applied Finance & Banking, 1(3): 97-112, 2011.

147. Subramanyam, T. Selection of Input-Output Variables in Data Envelopment Analysis - Indian Commercial Banks, International Journal of Computer & Mathematical Sciences (Ijcms), (5) 6: 51-57, 2016.

148. Taiwo, J, N. & Ucheaga, E, G. & Achugamonu, B, U. & Adetiloye, K. & Okoye, L. & Agwu, M, E. Credit Risk Management: Implications on Bank Performance and Lending Growth, Saudi Journal of Business and Management Studies, 2(5b): 584-590, 2017.

149. Tekalagn, Getahun. & Lu, Anwen. & Md, Shafiqul, Bari. Credit Risk Management and Its Impact on Performance of Commercial Banks: In of Case Ethiopia, Research Journal of Finance and Accounting, 6(24), 2015.

150. Thirupathi, Kanchu. & M, Manoj, Kumar. Risk Management in Banking Sector - An Empirical Study. International Journal Of Marketing, Financial Services & Management Research, 2(2), February 2013.

151. Timothy, W. Koch. & Steven, Scott, Macdonald. Bank Management (Edition 6), Thomson Higher Education, Cornell University, 562 Pages, 2011.

152. Wheelock, D, C. & Wilson, P. Why Do Banks Disappear: The Determinants of Bank Failures & Acquisitions, The Review of Economics & Statistics, 82: 127-138, 1995.

153. Yang, Z. Bank Branch Operating Efficiency: A DEA Approach, The International Multi Conference of Engineers & Computer Scientists (Imecs), Hong Kong, 18-20 March 2009.

154. Zreika, M. & Elkanj, N. Banking Efficiency in Lebanon: An Empirical Investigation, Journal of Social Sciences, (7) 2: 199-208, 2011.

155. Zuzana, Fungacova. & Laura, Solanko. Risk Taking by Russian Banks: Do Location, Ownership & Size Matter, Bofit, Discussion Paper No. 21, 41 Pages, Posted: 9 Dec 2008.

Приложение 1.

Фактические показатели риска по сравнению с оптимальными показателями риска, предложенными в исследовании, и лимитами предложенных показателей риска (2008-2017 гг.)

35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% -25% -30%

Процентный Риск (IRR)*

Ч --

32% - 24% 17,5%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

»Крупные банки - Идеальная маржа (от -до)

»Средние Банки пределы индикатора

2015 2016 2017 • • • • • Малые банки

*Процентный Риск (IRR) = [(Чистая ссудная задолженность - Средства клиентов, не являющихся кредитными организациями) / (Всего активов)]_

65% 55% Валютный Риск (FXR)*

■ * 58% 54% 49%

" - ■ '

45%

• .

35% • •

• •

25% 15% 5% • •

• • • • • —т

...........

-5% -15%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 >оо Крупные банки ее« Средние Банки • • • • • Малые банки -- Идеальная маржа (от -до) пределы индикатора

*Валютный Риск (FXR) = [Влияние изменений официальных курсов иностранных валют по отношению к рублю, установленных Банком России, на денежные средства и их эквиваленты / Всего источников собственных средств]

40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5%

Риск Ликвидности (LR) *

• •

• •

• •

^ ч • •

......... ч ........."...

са _ •••• t^fc. •»,.

24,7% 24,2%

11%

2008

2009

2010

Крупные банки Идеальная маржа от до

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

™ ™ • Средние Банки • • • • • Малые банки ^т пределы индикатора_

*Риск Ликвидности (LR) = [(Денежные средства + Средства кредитных организаций в Центральном банке Российской Федерации + Средства в кредитных организациях) / (Средства клиентов, не являющихся кредитными организациями + Кредиты, депозиты и прочие средства Центрального банка Российской Федерации + Средства кредитных организаций)]

80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10%

Операционный риск (OPR)

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

»Крупные банки » Идеальная маржа (от -до)

• Средние Банки пределы индикатора

1 Малые банки

63,8% 61,8% 52,2%

2017

*Операционный Риск (OPR) = [Чистые доходы (расходы) / Всего источников собственных средств]

Кредитный риск (CRR)*

80% 78% 76% 74% 72% 70% 68% 66% 64% 62% 60%

74%

64,3%

64%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Крупные банки Идеальная маржа от до

Средние Банки пределы индикатора

Малые банки

Кредитный Риск (СЯК) = [Чистая ссудная задолженность / Всего источников собственных средств]

22% 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0%

Риск финансового рычага (LEV)*

.................

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Крупные банки Идеальная маржа (от -до)

Средние Банки пределы индикатора

2016 Малые банки

2017

15,9%

12% 8,9%

*Риск Финансового Рычага (Леверидж) (LEV) = [Всего источников собственных средств / Всего активов]

Приложение 2.

Фактические показатели эффективности по сравнению с оптимальными показателями эффективности и их предполагаемые пределы, предложенные в _исследовании (2008-2017 гг.)_

Чистый Процентный Доход (NIM)*

8% 7% 6% 5% 4% 3% 2%

8,1%

7,1%

4,1%

2008

2009

2010

2011

2012

2013

»Крупные банки » Идеальная маржа (от -до)

• Средние Банки пределы индикатора

2014 2015 2016 2017 • • • • • Малые банки

*Чистая Процентная Маржа (NIM) = [Чистые процентные доходы (отрицательная процентная маржа) / Всего активов]

Рентабельность Активов (ROA) *

3% 2% 1% 0% -1% -2% -3% -4%

2,1% 1,9%

0%

2008

2009

2010

Крупные банки Идеальная маржа от до

2011 2012 2013 2014

« « • Средние Банки

пределы индикатора_

2015 2016 2017 • • • • • Малые банки

^Рентабельность Активов (ROA) = [Финансовый результат за отчётный период / Всего активов]

*Рентабельность Собственного Капитала (ROE) = [Финансовый результат за отчётный период / Всего источников собственных средств]

Целевые коэффициенты риска и доходности банков-конкурентов (математически, согласно анализу DEA)

Банк Банк № Целевые показатели риска и прибыли (2008) Одноранговые Банки # Относительный Вес Одноранговых Банков

(FXR) (LR) (OPR) (LEV) (NIM) (ROA) (ROE)

Сбербанк России 1 0.007 0.07 0.371 6.814 0.057 0.023 0.143 Dmu1 Dmu42 Dmu35 Dmu41 Dmu17 Dmu59 Dmu1 0.059 0.138 0.345 0.127 0.331

Банк ВТБ 2 0.003 0.051 0.165 4.039 0.045 0.017 0.074 Dmu2 Dmu42 Dmu59 Dmu2 0.079 0.921

Газпромбанк 3 0.004 0.123 0.41 9.663 0.037 0.023 0.168 Dmu3 Dmu14 Dmu61 Dmu83 Dmu41 Dmu3 0.188 0.285 0.224 0.303

Россельхозбанк 4 0.001 0.056 0.129 3.972 0.042 0.013 0.045 Dmu4 Dmu73 Dmu59 Dmu4 0.151 0.849

Альфа-Банк 5 0.002 0.047 0.202 3.832 0.052 0.017 0.069 Dmu5 Dmu17 Dmu35 Dmu59 Dmu60 Dmu5 0.061 0.037 0.808 0.093

Московский Кредитный Банк 6 0.001 0.11 0.352 8.309 0.046 0.015 0.121 Dmu6 Dmu14 Dmu59 Dmu6 0.597 0.403

Банк "ФК Открытие" 7 0.004 0.064 0.35 5.279 0.048 0.021 0.125 Dmu7 Dmu59 Dmu41 Dmu17 Dmu7 0.714 0.078 0.208

ЮниКредит Банк 8 0.001 0.177 0.456 10.42 0.045 0.016 0.155 Dmu8 Dmu59 Dmu44 Dmu14 Dmu8 0.098 0.063 0.839

Промсвязьбанк 10 0.001 0.038 0.142 3.564 0.051 0.016 0.052 Dmu10 Dmu35 Dmu59 Dmu10 0.042 0.958

Росбанк 11 0.005 0.073 0.328 3.884 0.07 0.021 0.092 Dmu11 Dmu60 Dmu17 Dmu59 Dmu35 Dmu11 0.431 0.167 0.242 0.160

Райффайзенбанк 12 0.004 0.061 0.187 2.674 0.084 0.019 0.039 Dmu12 Dmu60 Dmu35 Dmu17 Dmu59 Dmu12 0.449 0.312 0.000 0.239

Совкомбанк 13 0.001 0.074 0.226 4.862 0.057 0.01 0.036 Dmu13 Dmu55 Dmu59 Dmu13 0.317 0.683

Банк"ВБРР" 16 0.011 0.119 0.398 6.34 0.049 0.027 0.181 Dmu15 Dmu59 Dmu14 Dmu44 Dmu52 Dmu15 0.453 0.168 0.007 0.372

Рост Банк 18 0.003 0.061 0.164 3.017 0.076 0.02 0.049 Dmu16 Dmu35 Dmu41 Dmu59 Dmu42 Dmu17 Dmu16 0.079 0.117 0.386 0.281 0.138

БМ-БАНК 20 0.002 0.044 0.153 3.88 0.046 0.016 0.065 Dmu18 Dmu35 Dmu51 Dmu59 Dmu18 0.253 0.012 0.735

Банк"ТРАСТ" 21 0.001 0.03 0.173 3.574 0.051 0.012 0.039 Dmu19 Dmu42 Dmu17 Dmu41 Dmu59 Dmu19 0.003 0.046 0.111 0.839

МОСОБЛБАНК 22 0.003 0.041 0.378 4.796 0.09 0.015 0.061 Dmu20 Dmu59 Dmu42 Dmu20 0.955 0.045

СМП Банк 23 0.008 0.127 0.239 3.272 0.092 0.028 0.09 Dmu21 Dmu59 Dmu77 Dmu60 Dmu21 0.311 0.018 0.670

Банк Русский Стандарт 24 0.003 0.287 1.384 7.795 0.164 0.02 0.147 Dmu22 Dmu60 Dmu35 Dmu54 Dmu34 Dmu22 0.314 0.108 0.561 0.016

Банк ДОМ.РФ 25 0.002 0.072 0.182 2.848 0.081 0.014 0.035 Dmu23 Dmu35 Dmu42 Dmu76 Dmu59 Dmu23 0.435 0.155 0.046 0.365

ПАО КБ "УБРиР" 27 0.002 0.045 0.235 4.703 0.047 0.017 0.087 Dmu25 Dmu60 Dmu59 Dmu35 Dmu51 Dmu25 0.484 0.271 0.140 0.104

"МИнБанк" 28 0.004 0.085 0.332 4.355 0.06 0.023 0.113 Dmu26 Dmu59 Dmu51 Dmu73 Dmu26 0.456 0.092 0.452

Связь-Банк 29 0.001 0.034 0.137 3.668 0.047 0.015 0.053 Dmu27 Dmu17 Dmu41 Dmu59 Dmu27 0.084 0.083 0.833

АКБ "Абсолют Банк" 31 0.002 0.041 0.184 3.877 0.049 0.016 0.065 Dmu28 Dmu61 Dmu35 Dmu33 Dmu59 Dmu17 Dmu28 0.060 0.070 0.072 0.639 0.160

Банк ЗЕНИТ 37 0.001 0.153 0.292 6.712 0.043 0.016 0.103 Dmu31 Dmu17 Dmu60 Dmu35 Dmu54 Dmu59 Dmu31 0.043 0.030 0.008 0.011 0.908

Транскапиталбанк 38 0.005 0.08 0.232 3.464 0.077 0.023 0.078 Dmu32 Dmu42 Dmu59 Dmu17 Dmu35 Dmu32 0.096 0.278 0.400 0.226

Инвестторгбанк 46 0.002 0.096 0.172 2.983 0.087 0.015 0.044 Dmu36 Dmu35 Dmu51 Dmu59 Dmu36 0.056 0.141 0.803

Сетелем Банк 47 0.002 0.027 0.191 3.844 0.052 0.011 0.042 Dmu37 Dmu59 Dmu44 Dmu14 Dmu37 0.537 0.137 0.327

ОТП Банк 48 0.027 0.164 0.649 5.933 0.115 0.029 0.194 Dmu38 Dmu35 Dmu17 Dmu59 Dmu42 Dmu38 0.282 0.051 0.615 0.051

Запсибкомбанк 49 0.009 0.109 0.687 8.229 0.055 0.03 0.239 Dmu39 Dmu42 Dmu59 Dmu35 Dmu76 Dmu39 0.379 0.304 0.167 0.151

Авангард 50 0.015 0.165 0.394 5.772 0.059 0.032 0.2 Dmu40 Dmu59 Dmu41 Dmu83 Dmu42 Dmu40 0.814 0.126 0.059 0.001

Кредит Европа Банк 55 0.001 0.159 0.416 7.437 0.079 0 0 Dmu43 Dmu35 Dmu59 Dmu43 0.019 0.981

Балтинвестбанк 62 0.001 0.055 0.217 4.325 0.052 0.015 0.06 Dmu46 Dmu35 Dmu51 Dmu59 Dmu61 Dmu46 0.117 0.185 0.687 0.011

Локо-Банк 63 0.004 0.1 0.242 4.139 0.067 0.022 0.09 Dmu47 Dmu59 Dmu41 Dmu60 Dmu47 0.056 0.081 0.863

Эйч-эс-би-си Банк (РР) 64 0.001 0.105 0.164 3.071 0.086 0.011 0.039 Dmu48 Dmu85 Dmu17 Dmu42 Dmu41 Dmu35 Dmu48 0.383 0.448 0.012 0.081 0.076

РН Банк 65 0.002 0.042 0.162 3.242 0.06 0.015 0.043 Dmu49 Dmu54 Dmu17 Dmu35 Dmu41 Dmu59 Dmu49 0.017 0.507 0.038 0.282 0.157

Банк СОЮЗ 66 0.003 0.019 0.263 6.737 0.045 0.013 0.088 Dmu50 Dmu35 Dmu42 Dmu59 Dmu17 Dmu50 0.201 0.472 0.248 0.080

Экспобанк 70 0.006 0.088 0.214 2.005 0.115 0.024 0.036 Dmu53 Dmu35 Dmu17 Dmu60 Dmu53 0.100 0.022 0.878

Банк Интеза 74 0.002 0.028 0.358 5.196 0.079 0.012 0.061 Dmu57 Dmu59 Dmu51 Dmu61 Dmu35 Dmu57 0.523 0.336 0.049 0.092

Банк "Левобережный" 78 0.012 0.152 0.879 6.671 0.118 0.03 0.196 Dmu58 Dmu35 Dmu51 Dmu59 Dmu58 0.157 0.016 0.827

Челябинвестбанк 82 0.01 0.134 0.39 3.516 0.11 0.033 0.122 Dmu62 Dmu59 Dmu52 Dmu62 0.790 0.210

Социнвестбанк 84 0.003 0.072 0.186 2.675 0.088 0.018 0.038 Dmu63 Dmu41 Dmu35 Dmu59 Dmu51 Dmu61 Dmu42 Dmu63 0.077 0.120 0.562 0.066 0.142 0.034

АКБ "Мосуралбанк" 85 0.052 0.172 0.294 2.552 0.192 0.013 0.033 Dmu64 Dmu59 Dmu51 Dmu64 0.731 0.269

Банк Банк № Целевые показатели риска и прибыли (2009) Одноранговые Банки № Относительный Вес Одноранговых Банков

(ОЖ) (Ш) (Ш) (КОД) (КОЕ)

Сбербанк России 1 0.105 2.822 0.071 0.01 0.027 Бти1 Бти73 Бти51 Бши59 Бти33 Бти1 0.013 0.168 0.585 0.234

Банк Втб 2 0.091 3.763 0.03 0.011 0.042 Бти2 Бти73 Бти69 Бти59 Бти2 0.040 0.045 0.915

Газпромбанк 3 0.084 3.259 0.036 0.009 0.029 Бти3 Бти73 Вти35 Бти59 Бти3 0.035 0.111 0.854

Россельхозбанк 4 0.067 2.88 0.046 0.003 0.009 Бти4 Бти59 Бти35 Бти65 Бти4 0.626 0.229 0.145

Альфа-Банк 5 0.088 2.072 0.071 0.0000 0.0000 БтиЗ Бти65 Бти35 Бти59 Бти5 0.507 0.473 0.020

Московский Кредитный Банк 6 0.118 3.244 0.047 0.015 0.048 Бти6 Бти73 Бти51 Бти33 Бти59 Бти6 0.064 0.054 0.115 0.767

Банк Фк Открытие 7 0.15 1.612 0.073 0.008 0.029 Бти7 Бти73 Бти35 Бти59 Бти7 0.058 0.815 0.127

Юникредит Банк 8 0.168 4.738 0.031 0.02 0.099 Бти8 Бти69 Бти51 Бти59 Бти73 Бти8 0.224 0.003 0.688 0.085

Бинбанк 9 0.087 2.113 0.07 0 0 Бти9 Бти65 Бти35 Бти59 Бти9 0.526 0.450 0.024

Промсвязьбанк 10 0.073 2.511 0.065 0 0 Бти10 Бти35 Бти65 Бти59 Бти10 0.209 0.778 0.013

Росбанк 11 0.078 2.381 0.067 0 0 Бти11 Бти65 Бти35 Бти59 Бти11 0.713 0.283 0.004

Райффайзенбанк 1 0.182 2.153 0.069 0.019 0.061 Бти12 Бти33 Бти35 Бти73 Бти59 Бти12 0.187 0.472 0.101 0.240

Совкомбанк 13 0.134 2.625 0.084 0.014 0.038 Бти13 Бти73 Бти51 Бти59 Бти33 Бти13 0.034 0.222 0.451 0.293

Банк Санкт-Петербург 14 0.113 3.075 0.047 0.014 0.042 Бти14 Бти73 Бти33 Бти35 Бти59 Бти14 0.047 0.171 0.085 0.697

Банк Уралсиб 15 0.083 2.219 0.069 0 0 Бти15 Бти65 Бти35 Бти59 Бти15 0.622 0.378 0.001

Банк "Вбрр" 16 0.245 4.178 0.053 0.031 0.133 Бти16 Бти73 Бти69 Бти51 Бти59 Бти16 0.188 0.169 0.136 0.507

Ситибанк 17 0.399 3.635 0.063 0.058 0.219 Бти17 Бти59 Бти73 Бти51 Бти69 Бти17 0.349 0.419 0.160 0.072

Рост Банк 18 0.097 2.917 0.044 0.009 0.029 Бти18 Бти73 Бти35 Бти59 Бти18 0.039 0.257 0.704

Ак Барс Банк 19 0.091 2.617 0.05 0.006 0.018 Бти19 Бти35 Бти59 Бти73 Бти19 0.384 0.596 0.020

Бм-Банк 0 0.074 2.893 0.043 0.005 0.015 Бти20 Бти59 Бти73 Бти35 Бти20 0.726 0.008 0.265

Банк Траст 1 0.103 1.654 0.076 0 0 Бти21 Бти35 Бти59 Бти65 Бти21 0.716 0.008 0.276

Мособлбанк 22 2.382 18.338 0.018 0.03 0.528 Бти22 Бти22 Бти22 1.000

Смп Банк 3 0.119 2.567 0.052 0.01 0.034 Бти23 Бти35 Бти73 Бти59 Бти23 0.408 0.054 0.538

Банк Русский Стандарт 4 0.161 1.442 0.176 0.003 0.01 Бти24 Бти73 Бти35 Бти51 Бти24 0.020 0.025 0.955

Новикомбанк 6 0.113 2.831 0.049 0.011 0.036 Бти26 Бти35 Бти73 Бти59 Бти33 Бти26 0.242 0.048 0.625 0.085

Пао Кб Убрир 7 0.095 1.912 0.071 0 0.001 Бти27 Бти65 Бти59 Бти35 Бти27 0.321 0.086 0.593

"Минбанк" 8 0.208 3.009 0.05 0.029 0.097 Бти28 Бти33 Бти73 Бти59 Бти35 Бти28 0.126 0.175 0.550 0.150

Связь-Банк 9 0.053 3.321 0.039 0.003 0.01 Бти29 Бти59 Бти65 Бти29 0.709 0.291

Банк Банк № Целевые показатели риска и прибыли (2009) Одноранговые Банки № Относительный Вес Одноранговых Банков

(ОРК) (Ш) (Щ) (ША) (КОЕ)

Акб Абсолют Банк 31 0.06 2.904 0.059 0 0.001 Шш31 Шш59 Шшб5 Бши31 0.076 0.924

Возрождение 32 0.161 2.915 0.056 0.022 0.066 Шш32 Шш59 Бши33 Пш73 Бши35 Бши32 0.539 0.280 0.092 0.089

Сургутнефтегазбанк 36 0.059 3 0.054 0.001 0.003 Шш36 Шшб5 Шш59 Бши36 0.778 0.222

Банк Зенит 37 0.15 3.92 0.038 0.019 0.077 Шш37 Шш51 Бши73 Бши69 Шш59 Бши37 0.046 0.098 0.090 0.766

Транскапиталбанк 38 0.13 2.171 0.069 0.011 0.03 Шш38 Шш35 Бши73 Шш59 Шш33 Бши38 0.434 0.028 0.309 0.228

Росевробанк 39 0.172 3.491 0.068 0.018 0.076 Шш39 Шш51 Бши73 Бши69 Шш59 Бши39 0.243 0.103 0.087 0.567

Нордеа Банк 40 0.331 7.114 0.054 0.034 0.214 Шш40 Шш41 Шшб9 Шш51 Бши73 Бши40 0.020 0.702 0.159 0.119

Инг Банк (Евразия) 42 0.216 3.918 0.066 0.025 0.108 Шш42 Бши33 Бши73 Бши69 Бши59 Шш51 Бши42 0.108 0.125 0.168 0.422 0.177

Мтс-Банк 43 0.063 2.817 0.061 0 0 Шш43 Шш35 Бши59 Бши65 Бши43 0.031 0.024 0.944

Аверс 44 0.168 3.974 0.032 0.023 0.091 Шш44 Бши69 Бши73 Бши59 Бши44 0.081 0.131 0.788

Ренессанс Кредит 45 0.121 1.184 0.088 0 0 Шш45 Шш51 Бши73 Бши35 Бши45 0.058 0.000 0.941

Инвестторгбанк 46 0.148 2.76 0.049 0.016 0.056 Шш46 Бши73 Шш35 Бши59 Бши46 0.100 0.329 0.572

Сетелем Банк 47 0.295 1.995 0.07 0.035 0.126 Шш47 Шш35 Бши59 Бши73 Бши47 0.667 0.070 0.264

Отп Банк 48 0.162 2.029 0.108 0.019 0.039 Шш48 Шш59 Бши51 Бши35 Бши33 Бши48 0.069 0.171 0.027 0.733

Запсибкомбанк 49 0.142 2.453 0.055 0.013 0.045 Шш49 Шш35 Бши73 Бши59 Бши49 0.458 0.080 0.462

Авангард 50 0.191 3.337 0.038 0.027 0.096 Шш50 Бши73 Бши59 Бши35 Бши50 0.180 0.732 0.088

Скб-Банк 52 0.137 2.734 0.049 0.014 0.049 Шш52 Шш35 Бши73 Бши59 Бши52 0.339 0.084 0.577

Росгосстрах Банк 53 0.103 1.894 0.066 0.002 0.008 Шш53 Бши73 Бши35 Бши59 Бши53 0.006 0.692 0.302

Русфинанс Банк 54 0.299 2.992 0.151 0.023 0.11 Шш54 Шш30 Бши41 Бши73 Бши51 Бши54 0.059 0.181 0.087 0.673

Кредит Европа Банк 55 0.309 3.938 0.085 0.037 0.159 Шш55 Шш51 Бши59 Бши73 Бши69 Бши55 0.335 0.228 0.235 0.201

Глобэксбанк 56 0.172 2.598 0.053 0.019 0.066 Шш56 Бши73 Шш35 Бши59 Бши56 0.125 0.399 0.476

Азиатско- Тихоокеанский Банк 57 0.142 1.767 0.093 0.012 0.024 Шш57 Шш51 Бши33 Бши35 Бши59 Бши57 0.073 0.443 0.407 0.078

Кб Центр-Инвест 58 0.098 2.242 0.058 0.004 0.013 Шш58 Шш59 Бши73 Бши35 Бши58 0.442 0.015 0.544

Росэксимбанк 60 0.156 2.337 0.062 0.015 0.05 Бши60 Бши73 Шш33 Бши35 Бши59 Бши60 0.080 0.121 0.433 0.366

Кубань Кредит 61 0.223 3.336 0.039 0.032 0.115 Бши61 Бши73 Шш59 Бши35 Бши61 0.222 0.687 0.091

Балтинвестбанк 62 0.09 2.234 0.058 0.003 0.008 Бши62 Бши73 Шш35 Бши59 Бши62 0.003 0.546 0.451

Локо-Банк 63 0.277 3.483 0.061 0.038 0.143 Бши63 Шш59 Бши69 Бши73 Бши51 Бши63 0.516 0.052 0.263 0.169

Эйч-Эс-Би-Си Банк (Рр) 64 0.224 1.958 0.074 0.024 0.082 Бши64 Бши73 Шш33 Бши35 Бши59 Бши64 0.153 0.145 0.585 0.117

Банк Союз 66 0.075 2.46 0.066 0 0 Бши66 Шш35 Шш59 Бши65 Бши66 0.237 0.007 0.756

Дойче Банк 67 0.507 3.97 0.049 0.078 0.295 Бши67 Бши73 Шш51 Бши69 Бши59 Бши67 0.573 0.049 0.085 0.292

Металлинвестбанк 68 0.288 2.394 0.061 0.036 0.132 Бши68 Бши73 Шш59 Бши35 Бши68 0.271 0.233 0.497