Libmonster ID: RU-10113

О. СОЛНЦЕВ, кандидат экономических наук, руководитель направления анализа денежно-кредитной политики и банковской системы Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП),

А. ПЕСТОВА, эксперт ЦМАКП,

М. МАМОНОВ, эксперт ЦМАКП

В этом году государство резко сокращает, а фактически приостанавливает поддержку капитализации банковской системы. Объем соответствующих средств, заложенный в федеральном бюджете-2010, существенно скорректирован по сравнению с первоначальными проектировками - с 250 млрд. до 100 млрд. руб. (примерно в десять раз меньше объема средств, направленных на те же цели с октября 2008 г.). При этом поддержку предполагается оказывать посредством самого неудобного для банков механизма - обмена их акций на облигации федерального займа (ОФЗ). Пока данный механизм рекапитализации был использован только одной кредитной организацией. С учетом значительных репутационных рисков для банков-реципиентов1 высока вероятность, что он будет мало востребован и в дальнейшем. В то же время предоставление субординированных кредитов Внешэкономбанка - активно используемого банками инструмента рекапитализации - с осени 2009 г. фактически прекращено.

Такие действия монетарных властей обоснованны, если они ожидают прекращения роста доли плохих долгов в кредитных портфелях банков и связанных с ними потерь. Действительно, в феврале 2010 г. на встрече с представителями банковского сообщества председатель Банка России С. Игнатьев заявил, что проблему плохих долгов, возможно, не придется решать, поскольку при позитивном развитии событий она может "рассосаться сама собой". Он также отметил, что считает нецелесообразным продолжать масштабную господдержку банков.


1 В соответствии с Федеральным законом от 18 июля 2009 г. N 181-ФЗ "Об использовании государственных ценных бумаг Российской Федерации для повышения капитализации банков" решение об участии банка в этой процедуре должно приниматься общим собранием акционеров, то есть публично. Поскольку для основных собственников банка условия получения помощи не выгодны, оглашение такого решения может рассматриваться клиентами и кредиторами банка как признак наличия у него существенных проблем с финансовой устойчивостью, что способно вызвать "бегство" клиентуры и изъятие вкладов. Данный риск критический с учетом длительности процедур созыва общего собрания акционеров, рассмотрения предложения банка об участии в этой схеме, а также вероятности отрицательного ответа государства.

стр. 61

Однако оптимистичный подход монетарных властей не совпадает с позицией большинства российских банкиров и ожиданиями рейтинговых агентств. Так, агентство Moody's в феврале 2010 г. обнародовало исследование, согласно которому в текущем году российские банки могут потерять еще около 1/8 своего кредитного портфеля. Как считает агентство, из общего числа реструктурированных ссуд (25% портфеля) около половины не будут возвращены. Ассоциация российских банков в материалах своего последнего съезда называет предложения приостановить государственную поддержку банковского сектора необоснованными и оценивает потребность в ней в сотни миллиардов рублей.

Масштабный разрыв в ожиданиях монетарных властей и делового сообщества сам по себе представляет проблему. Существенная недооценка регуляторами потенциала роста плохих долгов может привести к тому, что банковской системе не будет оказана своевременная помощь, а это чревато риском нового витка кризиса. Переоценка участниками рынка такого потенциала, наоборот, будет подавлять кредитную и деловую активность и замедлит возврат к устойчивому экономическому росту.

Ни экстраполяция наблюдаемых трендов, ни поиск исторических аналогий не позволяют обосновать правоту или ошибочность одной из полярных гипотез. С одной стороны, рост доли просроченной задолженности, отражаемой в банковских балансах, а также проблемных и безнадежных ссуд во второй половине 2009 г. стал замедляться (см. рис. 1). Более того, в декабре 2009 г., впервые с начала кризиса, в значительном числе банков уменьшился объем просроченной задолженности

Доля просроченной задолженности в совокупном объеме кредитов (на конец месяца, в %)

Примечание. Классификация кредитов по категориям осуществлена на основании Положения ЦБ РФ от 26 марта 2004 г. N 254-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности".

Источники: отчетность банков; данные Банка России; расчеты ЦМАКП.

Рис. 1

стр. 62

предприятий по банковским кредитам (в целом по системе - минус 4,6%). Это создает определенные основания для позитивных ожиданий. С другой стороны, как показывает опыт кризисов в различных странах, рост доли плохих долгов в общем объеме банковских ссуд может быть нелинейным и, как правило, продолжается в течение нескольких лет после окончания кризиса (в среднем два года; см. табл. 1). Это позволяет рассматривать наступившую в конце прошлого - начале текущего года стабилизацию доли плохих долгов в качестве "выброса", обусловленного действием краткосрочных конъюнктурных факторов (поступление на счета предприятий средств из федерального бюджета, приуроченная к концу года реструктуризация накопленных проблемных кредитов и др.).

Таблица 1

Длительность периода роста доли плохих долгов в общем объеме ссуд

 

Год начала кризиса

Год прекращения роста доли плохих долгов

Число лет роста доли плохих долгов после начала кризиса

Аргентина

2001

2002

1

Доминиканская Респ.

2003

2003

0

Индонезия

1997

1998

1

Ю. Корея

1997

2000

3

Болгария

1996

1999

3

Колумбия

1998

1999

1

Малайзия

1997

2001

4

Никарагуа

2000

2002

2

Россия

1998

1998

0

Словакия

1998

1998

0

Таиланд

1997

1998

1

Турция

2000

2001

1

Украина

1998

2004

6

Уругвай

2002

2002

0

Филиппины

1997

2001

4

Хорватия

1996

1999

3

Чехия

1996

2000

4

Эквадор

1998

2000

2

Среднее

 

 

2

Источники: данные МВФ (International Financial Statistics - IFS и Global Financial Stability Report - GFSR); расчеты ЦМАКП.

Таким образом, необходимо более тщательно проанализировать факторы, определяющие динамику плохих долгов, смоделировать ее и оценить уязвимость отдельных банков и их групп к повышению уровня плохих долгов. Для решения последней задачи, в частности, можно использовать метод стресс-тестирования банковского сектора.

Предварительный анализ проблемы: факторы, стимулирующие и тормозящие рост плохих долгов

Динамика отражаемой в отчетности кредитных организаций доли плохих долгов в настоящее время зависит от трех групп факторов.

стр. 63

1. Несмотря на макроэкономическую стабилизацию, продолжают действовать фундаментальные факторы дальнейшего ухудшения качества корпоративного долга (см. рис. 2): неблагоприятное соотношение прибыли и долга компаний; "проедание" предприятиями собственного оборотного капитала.

2. Переоформление (пролонгирование) банками накопленной задолженности маскирует реальный масштаб проблемы плохих долгов. Соответствующие возможности были предоставлены Указанием Банка России от 23 декабря 2008 г. N 2156-У "Об особенностях оценки кредитного риска по выданным ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности". Послабления по учету качества ссуд вводились с целью снизить расходы банков на формирование резервов на потери по проблемным ссудам. По замыслу, это должно было уменьшить масштабы отражаемых в отчетности убытков и соответственно показатели снижения собственного капитала банков.

3. Объективно возможности маскировки плохих долгов ограничены:

- фиксация компаниями-заемщиками убытков за 2009 г. заставит банки пересмотреть оценки качества корпоративного долга;

- повторные неплатежи по кредитам, пролонгированным на начальной стадии кризиса (осень-зима 2008 г.) потребуют от банков более настойчиво добиваться погашения задолженности со стороны "хронических" неплательщиков. Скорее всего активизируются попытки взыскать задолженность посредством изъятия залогов, а также инициировать процессы банкротства должников. В результате банкам придется показывать в своей отчетности действительное качество кредитного портфеля;

Факторы динамики плохих долгов по ссудам и займам, полученным предприятиями

Рис. 2

стр. 64

- в настоящее время действие послаблений, введенных Указанием Банка России N 2156-У, продлено до 1 июля 2010 г. В дальнейшем Банк России планирует постепенно вернуться к докризисному порядку отражения качества долга. Сколько это займет времени, пока остается предметом обсуждения. Однако сам возврат представляется неизбежным, так как в противном случае регулятор столкнется с проблемой "развращающего" воздействия послаблений на поведение кредиторов и заемщиков (moral hazard).

В конце 2008 - начале 2009 г. в большинстве отраслей экономики были зафиксированы убытки. С марта 2009 г. ситуация стабилизировалась: предприятия стали "выходить" в прибыль. Однако даже после этого соотношение "прибыль/долг" в нефинансовом секторе ниже, чем в докризисный период (в среднем 16% в марте-ноябре 2009 г. против 27% за аналогичный период 2007 г.; см. рис. 3).

Отношение прибыли к долгу в нефинансовом секторе (включая кредиторскую задолженность, в годовом выражении, %)

Источники: данные Росстата; расчеты ЦМАКП.

Рис. 3

Одновременно снизилась обеспеченность собственным оборотным капиталом практически всех видов производств. Наиболее сильное снижение наблюдалось в обрабатывающих отраслях (см. рис. 4).

Из-за ограниченного доступа к кредиту в условиях дефицита у предприятий собственных оборотных средств все больше заемщиков отказываются от погашения ранее привлеченных ссуд и займов. Это одна из причин дальнейшего роста плохих долгов.

С учетом ожидаемого в 2010 г. умеренного роста экономики (прирост ВВП на 4 - 5%) соотношение прибыли и долгов предприятий несколько возрастет по сравнению с уровнем 2009 г. Правда, скорее всего оно будет заметно ниже докризисного значения. При этом нужно

стр. 65

Собственный оборотный капитал и ликвидность обрабатывающих производств

Источники: данные Росстата; расчеты ЦМАКП.

Рис. 4

иметь в виду, что уже в предкризисный период этот показатель вызывал определенную тревогу из-за краткосрочности долга предприятий.

Так, на начало 2008 г. доля долгосрочных (свыше трех лет) ссуд в кредитах, привлеченных предприятиями у российских банков, составляла всего 24%. В результате нагрузка на финансы предприятий, связанная с погашением основной части долга, была значительной. В 2005 - 2007 гг. реальный сектор мог профинансировать из получаемой прибыли лишь около 1/3 платежей по обслуживанию и погашению ранее привлеченных кредитов, а примерно 2/3 - только за счет привлечения новых заимствований. В этих условиях высок риск, что в случае затруднений с предоставлением предприятиям новых кредитов значительное число заемщиков окажутся неплатежеспособными.

Чтобы реальный сектор смог успешно адаптироваться к такому уровню долга, надо заметно удлинить сроки привлекаемых заимствований, осуществлять списания или повторные пролонгации долга. В течение длительного периода после окончания макроэкономического кризиса, вероятно, сохранится довольно большая группа крупных компаний с "застойной" проблемной задолженностью. В эту группу могут войти предприятия по производству транспортных средств, лесопромышленного и строительного комплексов, металлургии, а также отдельные оборонные предприятия. Речь идет о крупных компаниях, которым необходимо глубоко реструктурировать собственный бизнес, но их соответствующие возможности ограничены, в том числе из-за высоких социальных рисков (высвобождение значительного числа занятых).

Теоретические основы стресс-тестирования банковского сектора

Стресс-тестирование - способ оценки уязвимости портфелей инструментов, финансовых институтов или финансовой систе-

стр. 66

мы в целом к исключительным, но возможным шокам2. На уровне отдельных финансовых институтов (банков) оно широко применяется в международной практике с начала 1990-х годов, однако в последнее десятилетие существенно вырос интерес к стресс-тестированию всего финансового сектора.

Так, макроэкономическое стресс-тестирование выступает важным компонентом Программы оценки финансовых систем (Financial Sector Assessment Program), запущенной МВФ и Всемирным банком в конце 1990-х годов. В последнее время все больше центральных банков (более 40, в том числе Австрии, Чехии, Дании, Германии, Великобритании) проводят макроэкономические стресс-тесты и публикуют их результаты в докладах о финансовой стабильности.

Цель стресс-тестирования - выявить основные виды рисков, оценить возможные потери в случае их реализации и соотнести величину этих потерь с заданным нормативным уровнем. Регулярно проводимое Банком России анкетирование кредитных организаций по вопросам стресс-тестирования показывает, что наиболее значимым риском российские банки считают кредитный (см. рис. 5). При осуществлении стресс-теста банки чаще всего используют сценарный анализ, в котором

Результаты анкетирования банков Банком России по вопросам стресс-тестирования в 2008 г. (выборка из 200 банков, в %)

Источники: МВФ; данные Банка России; расчеты авторов.

Рис. 5


2 Sorge M. Stress-testing Financial Systems: An Overview of Current Methodologies BIS Working Papers No 165. Dec. 2004.

стр. 67

в качестве триггеров кризиса выступают гипотетические события. Из различных видов стресс-тестирования нас прежде всего интересует моделирование потерь банковского сектора в результате реализации кредитных рисков на основе построения гипотетических сценариев.

Чтобы точнее охарактеризовать предмет стресс-тестирования, рассмотрим функцию плотности потерь отдельного финансового института, то есть зависимость вероятности потерь от их величины (см. рис. 6). Для упрощения анализа будем учитывать реализацию только кредитных рисков. Под потерями мы понимаем объем активов, по которым за рассматриваемый период наступил дефолт.

Функция плотности потерь от реализации кредитных рисков

Рис. 6

Такую функцию можно построить для банка, выделив однородные группы заемщиков и финансовых инструментов и построив отдельные функции для каждой группы. Для этого используем данные о частоте объявления дефолта по заемщикам (инструментам) с определенным внутренним3 или внешним4 кредитным рейтингом (см. табл. 2). Такие данные отражают математическое ожидание потерь для каждой группы заемщиков или финансовых инструментов.

Таблица 2

Матрица средней частоты перехода компаний из одной категории рейтинга по шкале Moody's в другую (включая категорию "дефолт") в течение года за период 1980 - 1999 гг. (в %)*

Рейтинг

Aaa

Aa

A

 

Ba

B

Caa-C

Default

WR*

Aaa

85,88

9,76

0,48

0

0,03

0

0

0

3,84

Aa

0,92

84,87

9,64

0,36

0,15

0,02

0

0,04

4,01

A

0,08

2,24

86,24

6,09

0,77

0,21

0

0,02

4,36

Baa

0,08

0,37

6,02

79,16

6,48

1,30

0,11

0,19

6,30

Ba

0,03

0,08

0,46

4,02

76,76

7,88

0,47

1,40

8,89

B

0,01

0,04

0,16

0,53

5,86

76,07

2,74

6,60

7,98

Caa-C

0

0

0

1,00

2,79

5,38

56,74

25,35

8,73

* WR - отзыв рейтинга.

Источник: МВФ.


3 Рейтинг, определяемый банком на основе собственных методик оценки кредитных рисков.

4 Рейтинг, присваиваемый рейтинговым агентством.

стр. 68

С точки зрения финансовой устойчивости и эффективности банка идеальной можно считать ситуацию, когда одновременно выполняются два условия:

- величина созданных резервов на возможные потери соответствует величине ожидаемых потерь (или, что то же самое, их математическому ожиданию);

- "запас прочности" собственного капитала банка (разница между фактическим и минимальным нормативным5 значением собственного капитала) соответствует величине неожиданных потерь. Под последними понимается разность между потерями, которые могут возникнуть с небольшой, но значимой вероятностью (например, 5%), и ожидаемыми. По существу, это потери, обусловленные шоком.

Если сумма резервов и "запаса прочности" собственного капитала банка меньше суммы ожидаемых и неожиданных потерь, то в случае возникновения шока банк лишится и резервов, и той части собственных средств, которая необходима ему для выполнения норматива достаточности капитала. Как следствие, он столкнется с угрозой потерять финансовую устойчивость.

Если сумма резервов и "запаса прочности" больше суммы ожидаемых и неожиданных потерь, то банк перестраховывается: накапливает избыточный объем резервов или не полностью использует эффект левереджа (имеет низкое соотношение собственных и заемных средств). И то и другое ведет к необоснованной потере прибыли.

Если сумма резервов и "запаса прочности" равна сумме ожидаемых и неожиданных потерь, но в соотношении резервов и "запаса прочности" наблюдается перекос, это также признак неверно выбранной стратегии, ведущей либо к снижению финансовой устойчивости банка, либо к недополучению им прибыли.

В общем случае предметом стресс-тестирования может быть оценка одного из двух эффектов.

1. Оценка устойчивости банка (банковской системы) при отсутствии системного кризиса. На уровне отдельного банка это означает ответ на вопрос: достаточно ли суммы резервов и "запаса прочности" собственного капитала для покрытия суммы ожидаемых и неожиданных потерь? На уровне банковской системы в целом речь идет о суммировании дефицитов, оцененных по отдельным банкам. Эта суммарная величина отражает оценку потребности банковского сектора в рекапитализации.

2. Оценка устойчивости банка (банковской системы) в условиях системного кризиса. Тогда происходит сдвиг функции плотности потерь вправо (см. рис. 7), то есть величина ожидаемых потерь существенно возрастает. Оценить масштаб сдвига можно с помощью статистических методов, экспертных оценок, метода исторических аналогий и др.

При оценке устойчивости в условиях системного кризиса возможны "жесткая" и "мягкая" постановки задачи стресс-тестирования. "Мягкая" постановка состоит в ответе на вопрос: достаточно ли суммы резервов и "запаса прочности" собственного капитала банка


5 Оценивается на основе норматива достаточности капитала.

стр. 69

Сдвиг функции плотности потерь в результате системного кризиса

Рис. 7

(банкового сектора) для покрытия величины ожидаемых потерь? При "жесткой" постановке проверяется также возможность покрытия неожиданных потерь.

В настоящей работе мы оцениваем устойчивость банковского сектора в условиях системного кризиса, причем исходим как из "мягкой", так и из "жесткой" постановки задачи стресс-тестирования. Величину ожидаемых потерь (для "мягкой" постановки) предполагается оценить эконометрически на основе моделирования и прогнозирования доли плохих долгов, то есть долгов, подверженных повышенному риску дефолта; величину неожиданных потерь (для "жесткой" постановки) - путем пересмотра полученного прогноза доли плохих долгов относительно базового, исходя из экспертной оценки исключительного, но возможного ухудшения прогнозных условий. При этом рост доли плохих долгов прогнозируется на уровне банковской системы в целом, а потом "спускается" на уровень отдельных банков (top-down approach).

К сожалению, у нас не было технической возможности в полной мере учесть индивидуальный профиль рисков каждого из примерно тысячи исследованных российских банков. В этом серьезный минус проведенного анализа и его ключевое отличие от стресс-тестов, ранее осуществленных центральными банками зарубежных стран, в частности от американской программы SCAP (Supervisory Capital Assessment Program).

SCAP, запущенная в начале 2009 г., оценивала устойчивость 19 крупнейших американских банковских холдингов. Руководящими органами программы были выработаны общие для всех тестируемых организаций ориентиры доли прогнозных потерь по каждой категории ссуд. В таком подходе - "сверху-вниз" (top-down approach) - и состоит общая особенность методологии данной программы и нашего исследования.

В то же время участвующим в SCAP американским холдингам разрешалось использовать свои оценки, отличные от рекомендуемых, при условии их достаточного обоснования (подход "снизу-вверх", bottom-up approach). Правомерность таких расчетов контролировала команда из более чем 150 аналитиков, экономистов, представителей надзорных органов.

Индивидуальный профиль кредитных рисков учитывался нами лишь косвенно. Мы исходили из допущения, что темпы роста плохих долгов будут одинаковыми для всех банков. Это отражает гипотезу о том, что ключевыми, с точки зрения дальнейшего ухудшения качест-

стр. 70

ва кредитов, будут не индивидуальные, а системные кредитные риски банковского сектора. Таким образом, доля плохих долгов в портфеле каждого банка к концу прогнозного периода определяется: а) общей для всех банков динамикой плохих долгов; б) индивидуальной для каждого банка долей плохих долгов на начало прогнозного периода. Последнее обстоятельство позволяет говорить о косвенном учете индивидуальных рисков каждого банка.

Естественно, полученные таким образом результаты могут содержать значительные ошибки в отношении отдельных банков. Тем не менее мы считаем, что благодаря эффекту взаимного погашения ошибок интегрированная оценка по банковскому сектору в целом, как и по крупным группам банков, достаточно точно отражает реальный масштаб потерь и потребность в дополнительном капитале.

Эконометрическое моделирование доли плохих долгов

В качестве меры доли плохих долгов (или неработающих ссуд - non-performing loans, NPL) МВФ рекомендует использовать показатель доли ссуд, по которым выплата процентов или основного долга просрочена более чем на 90 дней. На базе российских стандартов бухгалтерской отчетности оценить его невозможно. Наиболее близким аппроксиматором выступает показатель доли проблемных и безнадежных ссуд, то есть ссуд IV и V категорий качества, определяемый банками на основании Положения Банка России N 254-П.

Анализ работ, посвященных моделированию доли плохих долгов, позволил выделить три категории используемых в моделях факторов: финансовые, макроэкономические и институциональные (см. табл. 3).

Таблица 3

Основные факторы изменения доли плохих долгов, рассматриваемые в работах по моделированию*

Факторы

Уровень агрегирования данных

уровень отдельных банков

уровень отдельных стран (штатов)

1. Финансовые

 

 

кредиты/активы

I (+)

 

темп роста кредитов

I (-), III (+), IV (-)

 

реальная процентная ставка

I (+)

 

капитал/активы

IV (+)

II (-)

резервы на потери

IV (+)

II (-)

прибыльность активов (ROA**)

IV (-)

V(0)

госсобственность

IV (0), VI (-)

II (+)

иностранная собственность

IV (-)

II (+)

концентрация банковской отрасли

 

II (-)

доля банка на рынке

III, IV, VI (-)

 

доля полностью обеспеченных ссуд

III (-)

 

отраслевая концентрация кредитов

III (0)

 

региональная концентрация кредитов

III (+)

 

диверсификация доходов банков

IV, VI (0)

 

стр. 71

Окончание таблицы 3

2. Макроэкономические

 

 

темп роста реального ВВП

I (-), III (-), IV (0)

II (0)

темп инфляции

I (0)

V(0)

реальный эффективный курс

I (+)

 

уровень финансового развития

 

II (-)

уровень безработицы

IV (0)

 

ВВП на душу населения

 

V (-)

внутренний кредит/ВВП

 

V(0)

М2/ВВП

 

V (+)

чистый процентный доход

 

V (-)

3. Регулятивные, институциональные

 

 

сила регулирующего органа

 

II (0)

индекс частного мониторинга

 

II (0)

независимость регулирующего органа

 

II (0)

индекс регулирования достаточности капитала

 

II (0)

уровень коррупции (обратная шкала)

 

II (-)

индекс демократии

 

II (-)

главенство закона

 

II (-)

качество обмена информацией

IV (-)

 

индекс прав собственности

IV (-)

 

институциональная среда

IV (-)

 

* В скобках указан знак влияния факторов на результирующий показатель; 0 - фактор незначим.

** Return-on-assets - отношение балансовой прибыли (прибыли после формирования резервов) к активам.

I - Khemraj T., Pasha S. The Determinants of Non-performing Loans: An Econometric Case Study of Guyana / The University of the West Indies. 3rd Biennial Conference on Business, Banking and Finance at St. Augustine Campus, UWI. Trinidad & Tobago, May 27 - 29, 2009. 6 банков Гайаны за период 1994 - 2004 гг.

II - Boudriga A., Boulila N., Jellouli S. Does Bank Supervision Impact Nonperforming Loans: Cross-country Determinants Using Aggregate Data // MPRA Paper No 18068. 2009. 59 стран (развитых и развивающихся) за период 2002 - 2006 гг.

III - Jimenez G., Saurina J. Credit Cycles, Credit Risk, and Prudential Regulation // International Journal of Central Banking. 2006. June. P. 65 - 98. Все коммерческие банки Испании за период 1984 - 2002 гг.

IV - Boudriga A., Boulila N., Jellouli S. Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Nonperforming Loans: Evidence from MENA Countries / ERF 16th Annual Conference on Shocks, Vulnerability and Therapy. Cairo, Egypt, Nov. 7 - 9, 2009. 46 банков стран - членов MENA (12 стран Ближнего Востока и Северной Африки) за период 2002 - 2006 гг.

V - Fofack H. Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications // World Bank Policy Research Working Paper No 3769. Nov. 2005. Банки 16 стран Африки южнее Сахары за период 1993 - 2002 гг.

VI - Hu J., Li Y., Chiu Y. Ownership and Non-performing Loans: Evidence from Taiwan's Banks // The Developing Economies. 2006. Vol. 42, No 3. 40 банков Тайваня за период 1996 - 1999 гг.

Источник: составлено авторами.

Мы использовали иную, хотя и похожую, классификацию факторов. Они были сгруппированы по трем категориям: уровень развития финансовой системы; макроэкономическая конъюнктура; устойчивость банковской системы к кризисам плохих долгов (см. табл. 4). Кроме

стр. 72

Таблица 4

Основные факторы изменения доли плохих долгов (NPL) в совокупном кредитном портфеле банков

Название показателя

Условие реализации риска

Способ расчета показателя

1. Уровень развития финансовой системы

отношение выданных кредитов к ВВП

 

Скользящее среднее за три года

отношение активов банковской системы к ВВП

 

Скользящее среднее за три года

бескризисное среднее доли NPL в совокупном объеме кредитов

 

 

ВВП на душу населения*

 

 

2. Макроэкономическая конъюнктура

реальная ставка по кредитам

слишком высокая

Учитываются только значения показателя, превышающие 5%. В противном случае переменная считается равной 5%

слишком низкая

Учитываются только отрицательные значения показателя. В противном случае переменная считается равной 0

темп прироста номинального ВВП

слишком высокий

Учитываются только значения показателя, превышающие 20%. В противном случае переменная считается равной 20%

отрицательный

Учитываются только отрицательные значения показателя. В противном случае переменная считается равной 0

темп прироста реального ВВП

слишком высокий

Учитываются только значения показателя, превышающие 7%. В противном случае переменная считается равной 7%

отрицательный

Учитываются только отрицательные значения показателя. В противном случае переменная считается равной 0

инфляция

снижение

Разница между инфляцией в текущем и предыдущем годах. Учитываются только отрицательные значения разницы. В противном случае переменная считается равной 0

курс доллара к национальной валюте

рост

Темп прироста реального курса. Учитываются только положительные значения показателя. В противном случае переменная считается равной 0

3. Устойчивость банковской системы к кризисам плохих долгов

Δ (капитал/активы)

 

 

Δ (кредиты/ВВП)

 

 

Δ (капитал/кредиты)

 

 

темп прироста кредитов в реальном выражении

 

Скользящее среднее за три года

волатильность ROA

 

Квадрат отклонения ROA от среднего

ВВП/долг корпоративного сектора (включая внешний)

 

 

* Как аппроксимация уровня социально-экономического и институционального развития страны в целом.

Источник: составлено авторами.

стр. 73

того, мы приняли гипотезу о нелинейном влиянии некоторых факторов (ставки по кредитам, темпов прироста ВВП6) на результирующий показатель - долю плохих долгов и, как следствие, широко использовали цензурированные переменные. В частности, некоторые факторы были разделены на две переменные и оценивались в области очень высоких или очень низких значений.

Уравнения оценивались на панельных данных за 1997 - 2008 гг. по 35 странам. При этом использованы данные МВФ (IFS и GFSR). В результате последовательного исключения незначимых факторов из первоначального перечня (см. табл. 4) в окончательное уравнение вошли пять объясняющих переменных (см. табл. 5).

Таблица 5

Эмпирические результаты оценивания модели зависимости доли плохих долгов (NPL) от различных факторов

Переменная

Объединенная модель (pooled)

Модель с фиксированными эффектами

Модель со случайными эффектами

коэффициент

t-stat

коэффициент

t-stat

коэффициент

z-stat

Constant

-0,0007

-0,17

0,0653***

23,45

-0,0015

-0,36

NPL_average

1,0177***

19,61

-

-

1,0228***

20,10

Negative_real gdp_growth (-1)

-0,0059***

-3,77

0,0059***

-3,59

-0,0052***

-3,40

ROA_instability

0,0003***

5,71

0,0003***

5,67

0,0003***

5,83

Inflation slowdown (-1)

-0,0002***

-4,95

-0,0001***

-2,62

-0,0001***

-2,79

Crisis

0,0991***

12,71

0,0986***

11,39

0,1017***

13,43

R2

0,7178

0,7509

0,7279

F-тест (число степеней свободы), P-value

F (34, 300) = 0,82; Prob > F = 0,7584

LM-тест (число степеней свободы), P-value

χ2 (1) = 0,30; Prob > χ2 = 0,5837

Число наблюдений (число групп наблюдений)

339 (35)

Примечания. *** Коэффициент значим на уровне 1%. NPL - доля нефункционирующих ссуд в общем объеме ссуд банковской системы; NPL_average - бескризисное среднее NPL; Negative_real_gdp_growth (-1) - отрицательные темпы прироста реального ВВП с лагом в один год; ROA_instability - волатильность отношения прибыли к активам банковской системы (рассчитывается как квадрат отклонения ROA от среднего); Inflation_slowdown - снижение уровня инфляции с лагом в один год; Crisis - фиктивная переменная наличия кризиса.

Источник: расчеты авторов.

Наше исследование показало, что наибольшее влияние на динамику плохих долгов в период кризиса оказывают: масштаб снижения ВВП; дезинфляция (существенное снижение темпов роста цен); высокая волатильность отношения прибыли к активам7. Значимо сдер-


6 Экстремальные значения динамики производства, а также процентных ставок часто становятся причиной снижения качества долга. С одной стороны, слишком высокая реальная ставка по кредитам обусловливает избыточную нагрузку на финансы предприятий и населения, связанную с обслуживанием долга. Кроме того, она стимулирует неблагоприятный отбор заемщиков в пользу высокорисковых либо недобросовестных. С другой стороны, слишком низкая реальная ставка по кредитам может привести к резкому увеличению количества заемщиков и широкомасштабной кредитной экспансии, следствием чего могут стать перегрев кредитного рынка и последующий кризис.

7 Скачки прибыльности вверх могут отражать факт принятия банковской системой избыточных рисков. Провалы вниз говорят об опасности "проедания" банками капитала из-за недостаточного потока доходов.

стр. 74

живает рост плохих долгов общий уровень социально-экономического и институционального развития. Предполагается, что он определяет величину бескризисного среднего доли плохих долгов (NPL_average).

Поскольку переменная бескризисного среднего доли NPL (NPL_average) инвариантна по времени для каждой страны, возникает проблема коллинеарности фиксированных эффектов и этой переменной. В результате при оценивании модели с фиксированными эффектами ее пришлось исключить. Согласно F-тесту и LM-тесту, объединенная модель оказалась лучше, чем модели с фиксированными и случайными эффектами. Все коэффициенты значимы на уровне 1% и устойчивы к изменению спецификации модели. Коэффициент тесноты связи R2 свидетельствует о хорошей объясняющей способности модели.

Прогноз роста доли плохих долгов и резервов на потери по ссудам

Результаты модельных расчетов доли плохих долгов, осуществленных с использованием данных макроэкономической статистики за 2009 г. и макроэкономического прогноза на 2010 г.8, показывают, что действительная доля проблемных и безнадежных ссуд в кредитном портфеле банков в 2010 г. будет расти и достигнет 19 - 20%. Это в 5 раз выше показателя начала 2009 г. (3,8%) и примерно на 1/3 - начала 2010 г. (около 14,5%; см. рис. 8). (Данное значение достаточно близко к зафиксированному на "пике" кризиса 1998 г.)

Доля проблемных и безнадежных ссуд в кредитном портфеле банков (в %)

Источники: данные Банка России; расчеты ЦМАКП.

Рис. 8

В случае сохранения действия послаблений по учету качества долга, введенных Указанием Банка России N 2156-У, отчетный показатель доли проблемных и безнадежных ссуд в кредитном портфеле банков на конец 2010 г. лишь немного превысит 13%. Для сравнения: на начало 2010 г. он составлял около 10%. К концу 2011 г. действи-


8 Основные сценарные условия использованного макроэкономического прогноза на 2010 г.: мировые цены на нефть (Urals) - 90 долл./барр.; курс бивалютной корзины к рублю на конец года - 34,6 руб. за корзину; курс доллара к рублю на конец года - 28,77 руб./долл.

стр. 75

тельная доля проблемных и безнадежных долгов снизится до 14 - 15%. В гипотетическом случае, предполагающем сохранение нынешних послаблений в полном объеме, отчетная доля плохих долгов к концу 2011 г. составит 9 - 10%.

Как показывают модельные расчеты, рост доли плохих долгов в России будет довольно умеренным. Кризисный "пик" лишь в 3,8 раза превысит средний бескризисный уровень. В значительном числе стран (Таиланд, Аргентина, Чехия и др.) "пик" превосходил средний бескризисный уровень в четыре и более раз (см. рис. 9).

Соотношение кризисного "пика" и бескризисного среднего доли плохих долгов в различных странах (в %)

Источники: МВФ (IFS, GFSR); расчеты ЦМАКП.

Рис. 9

С учетом масштаба "пика" можно ожидать, что для выхода на нормальный для России средний уровень проблемных и безнадежных ссуд (4,0 - 4,5% от портфеля) потребуется около пяти лет после его прохождения. Благодаря замедлению роста доли плохих долгов в 2010 г. уменьшатся расходы банков на создание новых резервов на возможные потери. Прирост резервов в 2010 г. может составить 680 - 690 млрд. руб. против 1028 млрд. руб. в 2009 г. (см. рис. 10а).

Из-за уменьшения расходов на создание резервов величина балансовой прибыли банков в 2010 г. заметно возрастет, достигнув 440 - 450 млрд. руб. (см. рис. 106), что почти в два раза выше, чем в 2009 г. (205 млрд. руб.). Благодаря этому проблема рекапитализации банковского сектора станет менее острой.

Отметим, что отношение прибыли до формирования резервов к активам (ROAb) в 2010 г. будет меньше, чем в 2009 г.: порядка 3,4% против 4,2%. Этому будет способствовать ожидаемое уменьшение дифференциала (разницы) процентных ставок по кредитам и депозитам.

стр. 76

Прирост резервов и прибыль банков (млрд руб.)

Источники: данные Банка России; расчеты ЦМАКП.

Рис. 10

Прогноз потребности банковской системы в рекапитализации

Прогноз минимальной потребности банковского сектора в дополнительной капитализации строился на основе моделирования балансов выборки банков. Она включала 1015 организаций, на которые в совокупности приходится 97% активов банковского сектора.

Прогноз основан на следующих допущениях:

- объем взносов в капитал банков должен обеспечивать показатель достаточности капитала на уровне не менее 11% (Банком России установлено минимальное нормативное значение 10%);

- собственники банков могут ежегодно делать взносы в их капитал в объеме 18% от его величины на начало года (средний уровень интенсивности инвестиций собственников в 2003 - 2009 гг.);

- остальная потребность банков в пополнении капитала покрывается за счет государства;

- доля каждого банка в совокупных показателях банковской системы (активах, кредитах, плохих долгах) в прогнозном периоде принята постоянной.

Потребность каждого банка в дополнительном капитале оценивалась путем последовательного расчета следующих показателей.

Резервы на возможные потери и обесценение активов (Reserves). Прогноз резервов основан на прогнозных значениях: а) объема проблемных и безнадежных ссуд (NPL); б) суммарного кредитного портфеля (Credit); в) совокупных активов (Assets):

Reserves2010 = Reserves2009 + ξ1 × ΔNPL2010 + ξ2 (ΔCredit2010 - ΔNPL2010) + ξ3 (ΔAssets2010 - ΔCredit2010),

где ξ - средние коэффициенты резервирования по различным видам активов.

стр. 77

Собственный капитал. Прогноз капитала основан на прогнозных значениях прибыли до формирования резервов (Profit before) и прироста резервов (ΔReserves):

Capital2010 = Capital2009 + (Profit before2010 - ΔReserves2010).

Норматив достаточности капитала (H1). Прогноз норматива H1 основан на прогнозных значениях собственного капитала (Capital) и активов, взвешенных по уровню риска (RWARisk-Weighted Assets):

H12010 = Capital2010 / RWA2010.

Величина потребности в дополнительном капитале. Прогнозная величина рассчитана по формуле:

На основе моделирования балансов выборки банков были получены следующие результаты.

1. Минимальная потребность банков в дополнительной капитализации в 2010 г. при прогнозных значениях ROAb 3,4% и доли проблемных и безнадежных ссуд (NPL) в кредитном портфеле банков 13,3% составит 120 - 130 млрд. руб. (см. рис. И). Такой сценарий предполагает, что действие Указания Банка России N 2156-У будет продлено до конца 2010 г. либо ужесточение подхода регулятора к оценке качества ссуд будет "косметическим".

2. Из этих средств потребность в рекапитализации за счет государства составляет примерно 100 млрд. руб., что соответствует объему предполагаемой государственной поддержки на 2010 г.

3. Необходимость срочной дополнительной капитализации в 2010 г. возникнет примерно у 100 кредитных организаций, которые располагают заметной частью совокупных активов банковского сектора (10% по состоянию на начало 2010 г.; см. табл. 6).

4. Поддерживать эти 100 банков необходимо, чтобы сохранить доверие населения к банковской системе в период выхода из кризиса.

Объем минимальной потребности "уязвимых" банков в дополнительной капитализации для выполнения нормативов достаточности капитала в 2010 г. (млрд руб.)

Источник: расчеты ЦМАКП.

Рис. 11

стр. 78

Таблица 6

Характеристика групп банков, испытывающих потребность в дополнительной капитализации для выполнения нормативов достаточности капитала в 2010 г. (млрд руб.)

 

Всего

Группы банков по величине активов

Группы банков по формам собственности и местоположению

крупные

средние и мелкие

государственные

дочерние банки нерезидентов

частные московские

частные региональные

Потребность "уязвимых" банков в дополнительной капитализации

126

97

29

0

31

35

60

Активы "уязвимых" банков

2899

2133

766

0

985

1167

747

доля в активах банковской системы на начало 2010 г., %

10,0

7,3

2,7

0

3,4

6,0

2,6

Капитал "уязвимых" банков

178

130

48

0

74

68

36

доля в капитале банковской системы на начало 2010 г., %

3,9

2,9

1,0

0

1,6

1,5

0,8

Депозиты населения в "уязвимых" банках

727

468

259

0

214

278

235

доля в депозитах населения (без Сбербанка) на начало 2010 г., %

19,3

12,4

6,9

0

5,7

7,4

6,3

Количество "уязвимых" банков

97

19

78

0

7

43

47

Источники: отчетность банков; расчеты ЦМАКП.

На долю группы "уязвимых" банков приходится существенная часть депозитов физических лиц - 19% без Сбербанка.

5. По оценке, значительная часть средств для рекапитализации -77% - придется на 19 крупных (с активами свыше 50 млрд. руб.) банков (см. рис. 126).

6. "Костяк" группы банков, нуждающихся в дополнительной капитализации, составляют частные региональные банки (47% общего объема потребности; см. рис. 12а). Это около 50 кредитных организаций, на которые приходится 2,6% активов банковской системы и 6,3% депозитов без Сбербанка. При этом объем рекапитализации семи

Структура минимальной потребности "уязвимых" банков в дополнительной капитализации для выполнения нормативов достаточности капитала в 2010 г. (в %)

Источник: расчеты ЦМАКП.

Рис. 12

стр. 79

банков превысит 1 млрд. руб. (88% потребности в рекапитализации частных региональных банков).

Данные оценки, основанные на предположении о сохранении режима послаблений по учету качества ссуд до конца 2010 г., отражают "мягкую" постановку задачи стресс-тестирования.

Рассмотрим "жесткую" постановку. Если качество всех ранее выданных и новых кредитов будет переоценено по правилам, существовавшим до принятия Указания Банка России N 2156-У, то доля проблемных и безнадежных ссуд (NPL) в кредитном портфеле банков может превысить 19%. Как следствие, потребность в рекапитализации возрастет до 310 - 320 млрд. руб. за год (см. табл. 7). Из них порядка 230 - 240 млрд. руб. (76%) потребуется привлечь за счет государства.

Таблица 7

Минимальная потребность банков в дополнительной капитализации при различных значениях доли плохих долгов (NPL) и отношения прибыли до формирования резервов к активам (ROAb) в 2010 г. (млрд руб.)*

 

ROAb, %

Среднее снижение потребности в рекапитализации при постоянном NPL

3,1

3,2

3,3

3,4

3,5

3,6

3,7

3,8

10,3

77

76

75

74

73

72

71

70

-1,0

11,3

93

92

91

90

89

88

88

87

-0,9

12,3

111

109

108

107

106

105

104

103

-1,1

13,3

131

130

128

126

124

123

122

121

-1,5

14,3

157

154

152

150

148

146

144

142

-2,1

15,3

186

183

181

178

176

174

172

169

-2,4

16,3

219

215

212

209

206

203

200

198

-2,9

17,3

252

249

245

242

239

235

232

229

-3,3

18,3

289

285

280

276

273

269

266

262

-3,9

19,3

329

324

319

315

310

305

301

297

-4,5

Средний прирост потребности в рекапитализации при постоянном ROAb

28,0

27,6

27,2

26,8

26,3

25,9

25,5

25,2

 

* Курсивом выделены параметры базового сценария.

Источник: расчеты ЦМАКП.

В наихудшем из реалистичных вариантов, если ROAb снизится до 3,1%, а доля NPL превысит 19%, совокупная потребность в рекапитализации оценивается немного выше - 320 - 330 млрд. руб., в том числе за счет государства - 240 - 250 млрд. руб.

Эти цифры вполне "посильны" для бюджета. Так, они соответствуют первоначальным проектировкам по поддержке капитализации банков в текущем году. Как показал опыт 2008 - 2009 гг., при необходимости недостающий объем (140 - 150 млрд. руб.) можно быстро мобилизовать путем размещения средств Фонда национального благосостояния на депозитах во Внешэкономбанке с последующим использованием для рекапитализации банков. Ключевая проблема здесь - не способность, а готовность бюджета направлять дополнительные средства на поддержку банковского сектора.

стр. 80

* * *

В 2010 г. можно ожидать умеренного роста объема плохих долгов, а также существенного снижения расходов банков на формирование резервов на потери по ссудам.

1. Потребность в государственной поддержке капитализации российской банковской системы будет относительно небольшой - на порядок меньше ранее направленных на эти цели средств: 100 млрд. руб., предусмотренных на 2010 г., скорее всего, будет достаточно. Однако сам механизм предоставления поддержки необходимо изменить.

2. Целесообразно расширить программу предоставления банкам субординированных кредитов за счет сокращения средств, направляемых в капитал первого уровня посредством внесения ОФЗ. Последняя программа не пользуется спросом из-за высоких репутационных рисков для потенциальных получателей помощи. Средства для расширения программы предоставления субординированных кредитов можно получить за счет размещения планируемой эмиссии ОФЗ на открытом рынке.

3. Если порядок оценки качества ссуд, введенный Указанием Банка России N 2156-У, прекратит действовать, потребность банков в рекапитализации может существенно, но не катастрофично, возрасти.

4. Многие крупные "уязвимые" банки, которые могут претендовать на получение господдержки, относятся к категории социально значимых: в них размещена заметная часть вкладов населения вне Сбербанка. Это означает, что в той или иной форме поддержку им придется оказать.

5. При отсутствии изменений в инструментах господдержки скорее всего будут задействованы непрямые способы: поглощение госбанками части "уязвимых" кредитных организаций и, возможно, передача новых банков на санацию в Агентство по страхованию вкладов (АСВ). Крупные банки с госучастием, получившие основную (85%) поддержку в 2008 - 2009 гг., не будут испытывать проблем с собственным капиталом. Более того, они располагают достаточными ресурсами для покупки других бизнесов.

6. Благодаря прекращению роста плохих долгов уже в текущем году банковский сектор будет готов поддерживать экономический рост, предоставляя ресурсы заемщикам с умеренным уровнем долговой нагрузки и четкими перспективами расширения бизнеса.

7. Проблема плохих долгов и ее угнетающее воздействие на кредитную активность банков полностью не исчезнут. Вероятно, в течение четырех-пяти лет после стабилизации показатель плохого долга будет превышать нормальный для России уровень. Большая часть проблемного долга придется на крупные компании, у которых ограничены возможности глубокой реструктуризации собственного бизнеса (в том числе из-за социальных рисков).


© libmonster.ru

Permanent link to this publication:

https://libmonster.ru/m/articles/view/СТРЕСС-ТЕСТ-ПОТРЕБУЕТСЯ-ЛИ-РОССИЙСКИМ-БАНКАМ-НОВАЯ-ПОДДЕРЖКА-ГОСУДАРСТВА

Similar publications: LRussia LWorld Y G


Publisher:

Sergei KozlovskiContacts and other materials (articles, photo, files etc)

Author's official page at Libmonster: https://libmonster.ru/Kozlovski

Find other author's materials at: Libmonster (all the World)GoogleYandex

Permanent link for scientific papers (for citations):

О. СОЛНЦЕВ, А. ПЕСТОВА, М. МАМОНОВ, СТРЕСС-ТЕСТ: ПОТРЕБУЕТСЯ ЛИ РОССИЙСКИМ БАНКАМ НОВАЯ ПОДДЕРЖКА ГОСУДАРСТВА? // Moscow: Russian Libmonster (LIBMONSTER.RU). Updated: 07.10.2015. URL: https://libmonster.ru/m/articles/view/СТРЕСС-ТЕСТ-ПОТРЕБУЕТСЯ-ЛИ-РОССИЙСКИМ-БАНКАМ-НОВАЯ-ПОДДЕРЖКА-ГОСУДАРСТВА (date of access: 04.08.2021).

Found source (search robot):


Publication author(s) - О. СОЛНЦЕВ, А. ПЕСТОВА, М. МАМОНОВ:

О. СОЛНЦЕВ, А. ПЕСТОВА, М. МАМОНОВ → other publications, search: Libmonster RussiaLibmonster WorldGoogleYandex

Comments:



Reviews of professional authors
Order by: 
Per page: 
 
  • There are no comments yet
Related topics
Publisher
Sergei Kozlovski
Бодайбо, Russia
306 views rating
07.10.2015 (2127 days ago)
0 subscribers
Rating
0 votes
Related Articles
Творцы Сфинкса и Пирамид, его свиты — Атланты, Луны древний люд.
Catalog: Философия 
3 hours ago · From Олег Ермаков
КРУГЛЫЙ СТОЛ" НА ИСТОРИЧЕСКОМ ФАКУЛЬТЕТЕ МГУ
Catalog: История 
Yesterday · From Россия Онлайн
Р. В. Долгилевич. СОВЕТСКАЯ ДИПЛОМАТИЯ И ЗАПАДНЫЙ БЕРЛИН (1963-1964 гг.)
Catalog: Право 
Yesterday · From Россия Онлайн
Анонс Изучение новой теории электричества, пожалуй, нужно начинать с анекдота, который актуален до сих пор. Профессор задаёт вопрос студенту: что такое электрический ток. Студент, я знал, но забыл. Профессор, какая потеря для человечества, никто не знает что такое электрический ток, один человек знал, и тот забыл. А ларчик просто открывался. Загадка электрического тока разгадывается, во-первых, тем что, свободные электроны проводника не способны
Catalog: Физика 
Как нам без всякой мистики побеседовать с человеческой душой и узнать у нее тайны Мира.
Catalog: Философия 
5 days ago · From Олег Ермаков
АВГУСТ ФОН КОЦЕБУ: ИСТОРИЯ ПОЛИТИЧЕСКОГО УБИЙСТВА
5 days ago · From Россия Онлайн
ОТТО-МАГНУС ШТАКЕЛЬБЕРГ - ДИПЛОМАТ ЕКАТЕРИНИНСКОЙ ЭПОХИ
Catalog: Право 
5 days ago · From Россия Онлайн
ПРОТИВОБОРСТВО СТРАТЕГИЙ: КРАСНАЯ АРМИЯ И ВЕРМАХТ В 1942 году
5 days ago · From Россия Онлайн
ИСТОРИЯ ДВУСТОРОННИХ ОТНОШЕНИИ РОССИИ И БОЛГАРИИ В XVIII-XXI веках
Catalog: История 
5 days ago · From Россия Онлайн
Г. С. Остапенко, А. Ю. Прокопов. НОВЕЙШАЯ ИСТОРИЯ ВЕЛИКОБРИТАНИИ XX - начала XXI века.
Catalog: История 
6 days ago · From Россия Онлайн

Actual publications:

Latest ARTICLES:

Libmonster is the largest world open library, repository of author's heritage and archive

Register & start to create your original collection of articles, books, research, biographies, photographs, files. It's convenient and free. Click here to register as an author. Share with the world your works!
СТРЕСС-ТЕСТ: ПОТРЕБУЕТСЯ ЛИ РОССИЙСКИМ БАНКАМ НОВАЯ ПОДДЕРЖКА ГОСУДАРСТВА?
 

Contacts
Watch out for new publications: News only: Chat for Authors:

About · News · For Advertisers · Donate to Libmonster

Russian Libmonster ® All rights reserved.
2014-2021, LIBMONSTER.RU is a part of Libmonster, international library network (open map)
Keeping the heritage of Russia


LIBMONSTER NETWORK ONE WORLD - ONE LIBRARY

US-Great Britain Sweden Serbia
Russia Belarus Ukraine Kazakhstan Moldova Tajikistan Estonia Russia-2 Belarus-2

Create and store your author's collection at Libmonster: articles, books, studies. Libmonster will spread your heritage all over the world (through a network of branches, partner libraries, search engines, social networks). You will be able to share a link to your profile with colleagues, students, readers and other interested parties, in order to acquaint them with your copyright heritage. After registration at your disposal - more than 100 tools for creating your own author's collection. It is free: it was, it is and always will be.

Download app for smartphones