Читаем Очерки истории банковской системы России. 1988–2013 гг. полностью

В 2010 г. Всемирный банк опубликовал оценки уровня «теневой экономики» 168 стран на основе монетарных индикаторов. Расчёты основывались на допущении, что законные операции, с которых уплачиваются налоги, совершаются в безналичной денежной форме. А наличное денежное обращение используется для сокрытия нелегальных доходов и расходов. При этом вносились корректирующие поправки, учитывающие развитие системы безналичных платежей в разных странах. В результате были определены страны: с минимальным уровнем теневой экономики в пределах 9–10 % – Швейцария, США, Австрия, Люксембург; страны с максимальным уровнем теневой экономики в пределах 60–70 % – Грузия, Боливия, Азербайджан, Перу.

В России, по оценкам экспертов Всемирного банка, уровень «теневой экономики» составил 43,8 % ВВП. Российские эксперты-криминалисты оценивали ее в 40 %. Эксперты Ассоциации российских банков считают, что этот процент еще выше[146].

Особенность и уникальность российской «теневой» экономики, образовавшейся после крушения социализма, связана с такими факторами, как уход от налогов, бегство капитала за рубеж, двойная бухгалтерия, челночная и бартерная торговля, скрытая безработица, коррупция. В скрытом секторе задействовано 34,3 % всей торговли, 10,1 % – строительства, 9,2 % – транспорта и связи, 8,9 % – обрабатывающего производства, 4,6 % – коммунальных, социальных и персональных услуг, 3,2 – рынка недвижимости и 2,3 % – гостиниц и ресторанов. Что же касается сельскохозяйственной отрасли, то она практически вся работает в тени (по некоторым подсчётам более 90 %).

Теневая экономика, безусловно, порождает преступность, но она также является источником прибыли, которая тратится на производство и потребление, то есть остается в стране, и потому играет заметную роль в увеличение национального достояния.

Социологами подсчитано, что для организации «теневой» деятельности 14,8 % российских предприятий используют финансово-кредитные институты, 37,1 % – административно-управленческие структуры; 24,1 % – правоохранительные органы; 38,5 % – неформальные группировки[147].

Это дает основание предположить, что в России нет ни одного банка, который бы не был подвержен риску участия в проведении сомнительных операций или в пособничестве коррупции. Поэтому вопрос следует формулировать более корректно: какая группа банков, в силу особенностей организации и стратегии бизнеса, размера капитала, структуры и уровня прозрачности собственности и т. д., в наибольшей степени рискует оказаться в сфере влияния теневого бизнеса?

По состоянию на 1 августа 2004 г. количество действующих кредитных организаций составляло 1322 (1329 в начале 2003 г.), при этом на долю Москвы и Московской области приходилось 51,5 % всех действующих кредитных организаций (49,9 %). Суммарные активы банковского сектора Российской Федерации по состоянию на начало августа 2004 г. составили 6225,7 млрд. руб., увеличившись, таким образом, по отношению к предыдущему месяцу на 43,7 млрд. руб. (0,7 %).

Структурные элементы банковской системы могут быть классифицированы по различным признакам:

• функциональному принципу: эмиссионные и коммерческие;

• по характеру операций: универсальные и специализированные;

• по типу собственности: государственные, акционерные, кооперативные, частные и смешанные;

• по сфере обслуживания: местные (региональные), межрегиональные, федерального значения, международные;

• по масштабам деятельности: консорциумы, крупные, средние и мелкие банки.

Первый зампред Центробанка А. А. Козлов выделял в банковской системе России шесть групп банков «с существенно отличающимися друг от друга стратегиями выстраивания банковского бизнеса»:

1) банки сырьевых отраслей;

2) банки с российским капиталом;

3) банки с иностранным капиталом;

4) банки с государственным капиталом;

5) Сбербанк;

6) остальные банки, не подходящие ни в одну из вышеупомянутых групп[148].

К банкам шестой группы А. А. Козлов относил, порядка 400 кредитных организаций, у которых показатели кредитного портфеля и срочных пассивов, в сочетании с низким уровнем прозрачности собственности и хаотичным составом клиентской базы, свидетельствовали об ограниченной возможности выполнять экономическую роль финансового посредника.

Структурные элементы банковской системы можно классифицировать и по доминирующей рыночной специализации бизнеса, о чем можно судить только на основании квалифицированных экспертных оценок, опирающихся на данные структуры пассивов и активов в балансе коммерческих банков.

Первый, кто провел соответствующую классификацию, с поправкой на нестабильность отчетных данных – заместитель главного редактора журнала «Эксперт» Александр Ивантер. В статье под названием «Кто соберет пазл?», – опубликованной в 2005 году в сентябрьском (№ 33) номере журнала, он разобрал действующие в России по состоянию на 1 января 2005 года кредитные организации на 8 групп (кластеров) и 5 подгрупп (субкластеров):

1. Клиентские банки (подразделяется на три субкластера – расчетные, розничные и диверсифицированные банки).

Перейти на страницу:

Похожие книги

Опционы
Опционы

До сегодняшнего дня все книги, посвященные автоматизированной торговле, фокусировались на традиционных биржевых инструментах, таких как акции, фьючерсы или валюты. Опционная торговля основывается на других фундаментальных принципах, логических и количественных методах. Авторы последовательно описывают все стадии построения автоматизированных торговых систем, ориентированных на эксплуатацию уникальных характеристик опционов. В книге представлены базовые элементы создания и формализации стратегий, оперирующих сложно-структурированными портфелями, которые могут состоять из потенциально неограниченного количества опционных комбинаций. Дается детальное описание основных методов, применимых к оптимизации опционных стратегий. Особое внимание уделяется динамической оценке рисков стратегии на уровне портфеля (а не отдельно взятых опционных комбинаций). Предлагаемый подход к распределению капитала между элементами портфеля позволяет добиться максимизации прибыли при сохранении высокого уровня диверсификации. В заключение приводится пошаговый алгоритм тестирования стратегии, оценки ее надежности и устойчивости; особый акцент сделан на проблеме подгонки результатов тестирования к историческим данным.Книга рассчитана подготовленного читателя (трейдеров, инвесторов, портфельных менеджеров, исследователей), знакомого с основами статистики, теории вероятностей и базовыми понятиями в области финансового анализа.

Вадим Цудикман , Сергей Израйлевич

Финансы