Но по мере удаления от пиковых значений темпов роста просрочки этой проблеме уделяется все меньше внимания, прежде всего Минфином и ЦБ, которые должны были бы оказывать банкам помощь в случае наступления кризиса «плохих» долгов. Поэтому ключевой задачей исследователя является ответ на вопрос — есть ли в российской банковской системе проблема просроченных долгов или это миф, который культивируют желающие получить «дешевые» государственные деньги банков? И если проблема есть, то каковы сроки наступления кризиса «плохих» долгов?

Единственным корректным ответом на вопросы такого рода являются сценарные прогнозы дальнейшего развития ситуации с «плохими» долгами.

Первая группа сценариев — статистическая. Такие сценарии построены на статистических методах прогнозирования, то есть их основой является временной ряд анализируемого показателя, который экстраполируется в будущее с возможным учетом дополнительных факторов или ограничений. Именно такой метод прогнозирования просрочки использовался ЦБ в начале 2009 года при формировании прогнозов на конец 2009 года. Итак, при экстраполяционном прогнозировании получается следующее:

1. Прямая экстраполяция темпов роста доли просроченной задолженности в общем кредитном портфеле по юридическим лицам дает рост просрочки до 10,9% к концу 2010 года. Понятно, что такой просрочки к концу года официальная статистика, без обвала сырьевых рынков, не покажет, поэтому этот сценарий мы не будем рассматривать.

2. Экстраполяция темпов роста доли просроченной задолженности в общем кредитном портфеле по юридическим лицам с учетом весовых коэффициентов, полученных при сравнении темпов роста в январе–марте 2010 года и первом квартале 2009 года. В этом случае к концу 2010 года просроченная задолженность составит 6,3%, что в целом соответствует имеющимся к настоящему моменту ожиданиям ЦБ и банкиров.

Вторая группа сценариев — аналитическая. Специфика методов анализа и прогнозирования, основанных не только на статистических рядах, заключается в высокой степени абстракции модели и отсутствии на выходе модели четких сроков реализации сценариев.

При прогнозировании просроченной задолженности юридических лиц в качестве ключевых показателей мы выделяем следующие:

– рентабельность промышленных предприятий;

– объем промышленного производства;

– состояние конечного спроса.

В российской статистике ни один из представленных показателей в динамике не отражается, а если и отражается, то степень достоверности данных вызывает сомнение у любого экономиста, который попытается с ними работать. Поэтому аналитический прогноз строится на точечных данных и экспертных допущениях: рентабельность промышленности сократилась более чем в два раза, объем производства по сравнению с докризисным сократился на 20–25%, сокращение конечного спроса в зависимости от сегмента составило 15–25%. То есть текущее состояние промышленных предприятий, не связанных с сырьевыми ресурсами, и большинства их потребителей не позволяет им оплачивать в полном объеме существующую к настоящему моменту кредитную нагрузку. Кроме того, рост тарифов естественных монополий оказывает дополнительное давление на себестоимость продукции и, как следствие, объемы прибыли предприятий реального сектора. Все это подтверждает крайне сложное положение российской промышленности и, как следствие, высокие риски невозврата долгов предприятиями своим кредиторам.

Индикатором влияния этих факторов на просрочку могут являться данные по объемам реструктурированных ссуд и просроченной задолженности по МСФО. Но общеизвестно, что ЦБ, даже если эти данные у него есть, не публикует ряды по объемам реструктурированных кредитов, а отчетность по МСФО не является для российских банков, за исключением публичных, обязательной к ведению и предоставлению.

Как показывает опыт банковских кризисов в России, данные РСБУ и МСФО (без учета реструктуризации) различаются в 2–2,5 раза, то есть официальной просрочке в 6,2% по РСБУ соответствует просрочка в 12,4–15,5%.

Вторая составляющая итогового аналитического прогноза уровня «плохих» долгов — объем реструктурированных кредитов. По различным оценкам этот объем составляет от 30 до 70% кредитного портфеля. Для анализа мы возьмем нижнюю планку объемов реструктуризации, равную 30%. Сделанные ЦБ в конце 2008 года послабления по срокам отнесения кредитов к 5-й категории качества привели, по оценкам самого ЦБ, к росту реструктурированных кредитов почти в два раза, то есть можно говорить, что без этих послаблений нижняя планка реструктуризации была бы на уровне 15%, а остальное было бы отнесено к невозвратным кредитам. То есть суммарный объем «плохих» долгов составляет, при предполагаемых допущениях, от 27 до 30%. Здесь же можно упомянуть и Связь-банк, лишенный вследствие санации возможности реструктуризации, просрочка по кредитам у которого составила около 30% и который можно считать ориентиром по уровню просрочки для банков, активно кредитовавших отрасли-«пузыри».

Так формируются два прогноза на ближайшие полгода-год: первый — статистический, где экстраполяция официальных данных позволяет прогнозировать просрочку на уровне 6–6,5% от корпоративного кредитного портфеля, второй — аналитический, в соответствии с которым реальная просрочка составляет 27–30% от кредитного портфеля по юридическим лицам.

В результате, отвечая на поставленный в начале вопрос, можно отметить, что скрытая проблема «плохих» долгов в российской банковской системе была, остается и не будет решена без улучшения ситуации в реальном секторе экономики и рекапитализации существенной части банковской системы. Сроки наступления возможного кризиса зависят от ситуации на внешних рынках и степени «мягкости» позиции ЦБ. При этом, в ближайшие шесть–девять месяцев, без резкого обвала сырьевых рынков и ужесточения надзора со стороны ЦБ, на проблему можно будет продолжать закрывать глаза, поскольку официальная просрочка сохранится на уровне 6–6,5% от кредитного портфеля.