Faktory vývoje likvidity ve skupinách vybraných bank

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Faktory vývoje likvidity ve skupinách vybraných bank Diplomová práce

Vedoucí práce: doc. Ing. Vlasta Kašparovská, Ph.D.

Brno 2013

Bc. Jana Laštůvková

Ráda bych poděkovala své vedoucí práce paní doc. Ing. Vlastě Kašparovské, Ph.D. za odborné vedení, cenné rady a připomínky a zejména za ochotu, trpělivost a čas, který mi během zpracovávání práce věnovala. Dále mé poděkování patří panu doc. Ing. Svatoplukovi Kapounkovi, Ph.D. za poskytnuté konzultace k empirické části práce.

Tímto prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma: „Faktory vývoje likvidity ve skupinách vybraných bank“ vypracovala samostatně s použitím odborné literatury a jiných podkladů, které jsou uvedeny v seznamu literatury. V Brně dne 17. května 2013

__________________

Abstract Laštůvková, J. Factors of the liquidity development in groups of selected banks. Diploma thesis. Brno: Mendelu, 2013. This diploma thesis focuses on the development of liquidity in groups of selected banks in the Czech Republic between 1998–2011. It is worked with group of large and small banks based on CNB classification. First, according to working papers are described possible concept of liquidity and the possibility of its measurement and management. The core of the work is the analysis the development of liquidity using nominal and idiosyncratic liquidity flows. In the analysis are also used macroeconomic variables (GDP, inflation, unemployment) and some items of bank statements. Both groups are influenced by different factors. Based on the results is implied prediction of liquidity. Keywords Bank liquidity, Basel III, liquidity measurement, nominal liquidity flows, idiosyncratic liquidity flows.

Abstrakt Laštůvková, J. Faktory vývoje likvidity ve skupinách vybraných bank. Diplomová práce. Brno: Mendelu, 2013. Práce se zaměřuje na vývoj likvidity ve skupinách vybraných bank České republiky mezi roky 1998–2011. Jedná se o skupinu velkých a skupinu malých bank dle klasifikace ČNB. Nejprve je čtenář v teoretické rovině za pomocí odborných studií obeznámen s pojetím likvidity a možnostmi jejího měření a řízení. Jádro práce tvoří analýza vývoje pomocí nominálních a idiosynkratických toků likvidity. Při analýze jsou využity i makroekonomické veličiny (HDP, inflace, nezaměstnanost) a některé položky z bankovních výkazů. Obě skupiny jsou ovlivněny jinými faktory a působí na ně jiné hybné síly. Na základě zjištěných výsledků je naznačena možná predikce vývoje likvidity a působení určených faktorů. Klíčová slova Bankovní likvidita, Basel III, měření likvidity, nominální toky likvidity, idiosynkratické toky likvidity.

Obsah

6

Obsah 1

2

Úvod a cíl práce

10

1.1

Úvod .........................................................................................................10

1.2

Cíl práce ................................................................................................... 11

Současný stav řešeného problému

12

2.1

Pojetí likvidity .......................................................................................... 12

2.2

Likvidita v Basel III.................................................................................. 15

2.3

Přístupy k měření likvidity v bankovní praxi .......................................... 17

2.3.1 Metody měření v kontextu likvidity financování ............................. 17 2.3.2 Měření likvidity bankovního sektoru – v kontextu tržní likvidity ............................................................................................. 25 2.4

Determinanty likvidity ............................................................................ 27

3

Metodika

31

4

Výsledky

36

4.1

Nominální toky likvidity ......................................................................... 39

4.1.1

Nominální toky a hospodářský růst .................................................43

4.1.2 Nominální toky a inflace .................................................................. 45 4.1.3 Nominální toky a nezaměstnanost ................................................... 47 4.2

Idiosynkratické toky likvidity ................................................................. 49

4.2.1 Likvidita a hodnota celkových aktiv ................................................. 51 4.2.2 Likvidita a vlastní kapitál ................................................................. 53 4.3

Dílčí závěr................................................................................................ 55

5

Diskuse

57

6

Závěr

59

7

Literatura

62

8

Přílohy

66

Seznam obrázků

7

Seznam obrázků Obr. 1

Vztahy mezi riziky s ústřední rolí rizika likvidity

12

Obr. 2

Rychle likvidní aktiva a další ukazatele likvidity

19

Obr. 3

Hrubé toky likvidity a pozitivní toky likvidity v kontextu hospodářského cyklu

26

Indikátory tržní likvidity

40

Obr. 4

Seznam tabulek

8

Seznam tabulek Tab. 1

Zatřídění aktiv a pasiv pro potřeby výpočtu likvidního gapu

20

Tab. 2

Cash flow analýza

22

Tab. 3

Banky spadající do velké a malé skupiny mezi roky 1998–2011

36

Tab. 4

Hodnota likvidních aktiv dle jednotlivých skupin mezi roky 1998–2011

38

Tab. 5

Deskriptivní statistiky pro nominální toky

42

Tab. 6

Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s HDP

44

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s HDP

44

Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s inflací

46

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s inflací

47

Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s nezaměstnaností

48

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s nezaměstnaností

49

Korelační koeficienty mezi celkovými aktivy a likvidními aktivy pro obě skupiny bank a každou skupinu samostatně

52

Tab. 13

Poměr likvidních a celkových aktiv

53

Tab. 14

Korelační koeficienty mezi vlastním kapitálem a likvidními aktivy pro obě skupiny bank a každou skupinu samostatně

55

Tab. 7 Tab. 8 Tab. 9 Tab. 10 Tab. 11 Tab. 12

Seznam grafů

9

Seznam grafů Graf 1

Počty bank v českém bankovním sektoru mezi lety 1998–2011

37

Graf 2

Pozitivní a negativní nominální toky – obě sledované skupiny bank

39

Graf 3

Pozitivní a negativní nominální toky – velká skupina bank

41

Graf 4

Pozitivní a negativní nominální toky – malá skupina bank

41

Graf 5

Realokace u nominálních toků pro všechny sledované skupiny bank

43

Graf 6

Pozitivní nominální toky a HDP – velká skupina bank

43

Graf 7

Negativní nominální toky a HDP – velká skupina bank

44

Graf 8

Pozitivní nominální toky a inflace – velká skupina bank

45

Graf 9

Negativní nominílní toky a inflace – velká skupina bank

46

Graf 10 Pozitivní nominální toky a nezaměstnanost – velká skupina bank Graf 11

47

Negativní nominální toky a nezaměstnanost – velká skupina bank

48

Graf 12

Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – velká skupina bank

49

Graf 13

Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – malá skupina bank

50

Graf 14

Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – obě skupiny bank

50

Graf 15

Realokace u idiosynkratických toků pro všechny sledované skupiny bank

51

Graf 16

Likvidní aktiva a celková aktiva – velká skupina bank

52

Graf 17

Likvidní aktiva a celková aktiva – malá skupina bank

52

Graf 16

Likvidní aktiva a vlastní kapitál – velká skupina bank

54

Graf 17

Likvidní aktiva a vlastní kapitál – malá skupina bank

54

Úvod a cíl práce

10

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod

Řízení a tím i měření bankovní likvidity je v dnešní době velice důležitá oblast celého bankovnictví a výstupy nejsou klíčové jen pro samotné banky, ale i pro ostatní subjekty ekonomiky. Banky jsou specifickým podnikatelským subjektem, jenž ordinuje na finančním trhu a špatné řízení bankovní likvidity může mít neblahý dopad na celou reálnou ekonomiku. To se např. prokázalo globální krizí z roku 2008. Případné narušení likvidity by mohlo vést k runu na banku a následně vést k nestabilitě banky i celého odvětví, či dokonce celé ekonomiky. Nejen kvůli krizi a neustále se měnícím podmínkám a dynamizaci finančního trhu jsou požadavky na řízení a měření bankovní likvidity stále posilovány a zkvalitňovány, důležitou roli hraje také internacionalizace bankovních sektorů. De Grauwe (2009) uvádí, že co se Evropy týče, hodnoty se pohybují od 6,5 % v Německu až 95 % v Lucembursku. Příkladem nových zaváděných pravidel v oblasti řízení rizika likvidity může být realizace konceptu Basel III, jež se rizikem likvidity konkrétně zabývá ve formě konstrukce likviditních ukazatelů, které budou závazné i pro banky ordinující v českém bankovním sektoru. Dochází k postupné harmonizaci a standardizaci požadavků kladené na jednotlivé banky a zvyšování důrazu na stabilitu celého sektoru, nikoli jen jednotlivých bank. Otázkou je, zda je opravdu nutná i harmonizace, sjednocování všech těchto pravidel v oblasti měření bankovní likvidity, neboť každá země, sektor, případně subjekty na něm jsou specifickými hráči a jednotné nastavení pravidel a norem tak nemusí být správné řešení. Navíc kromě samotného zavádění opatření a nových ukazatelů by mělo rovněž docházet k novému pojetí dohledu a regulace nad sektory a posilování informačních kanálů. Důraz na celý bankovní sektor, jež byl vyvolán zejména nedávnými problémy na finančních trzích, je spatřován i v odklonu od likvidity financování, která se zaměřuje právě na likviditu jednotlivých bank, k likviditě tržní, která pracuje s celým systémem. Inovace, zkvalitňování a sjednocování pravidel a metod měření bankovní likvidity se dají očekávat i do budoucna, stejně tak holistický přístup a důraz na likviditu a finanční zdraví celého sektoru. Obdobného názoru je např. i Revenda (2011), který hovoří o globalizaci trhů, jež vede k modifikaci pravidel měření a přístupů v oblasti dohledu. Rovněž shodným shledává odklon pozornosti od jednotlivých bank k celým systémům a harmonizaci pravidel a metodik.

Úvod a cíl práce

11

1.2 Cíl práce Cílem diplomové práce je vyhodnotit vývoj likvidity ve sledovaných skupinách bank v České republice a na tomto základě identifikovat faktory ovlivňující vývoj likvidity v těchto skupinách. Dále predikovat možný vliv identifikovaných faktorů na budoucí vývoj likvidity. Dílčí cíle práce je možno formulovat do následujících bodů: • Definovat a charakterizovat možné pojetí likvidity. • Kvantifikovat a charakterizovat jednotlivé možnosti měření a řízení likvidity. • Na základě provedené literární rešerše definovat obecné determinanty likvidity a zvolit vhodnou metodiku práce pro dosažení určeného cíle. • Aplikovat zvolenou metodu měření likvidity na vybrané banky jednotlivých skupin a interpretovat získané výsledky, a to jak v časovém, tak prostorovém kontextu. • Na základě výsledků určit konkrétní determinanty vývoje likvidity a porovnat je s determinanty získanými pomocí literární rešerše. • Predikovat vliv identifikovaných faktorů na budoucí vývoj likvidity. Pro zodpovězení definovaného cíle je stanovena výzkumná otázka: Tvoří malé banky vyšší podíl rozvahových likvidních aktiv oproti skupině velkých bank? Předpokladem je, že malé banky tvoří více likvidity, protože nemají takový přístup na mezibankovní trh jako velké banky.


12

2 Současný stav řešeného problému Banky stejně jako ostatní subjekty finančního trhu čelí při výkonu své činnosti řadě rizik. Navíc tyto instituce zaujímají podstatnou pozici ve finančním sektoru, neboť hospodaří nejen se svým majetkem, ale i majetkem svých klientů. Předmětem jejich podnikání je přímo přijímání vkladů a poskytování úvěrů od klientů, tedy operace s cizími zdroji. Toto klíčové odlišení od klasického podnikatelského subjektu činí identifikaci a řízení rizik bank mnohem složitější a podstatnější částí bankovního podnikání. Jednotlivé rizika bank jsou precizně charakterizována, měřena a řízena. Existují jak národní – ČNB v jednotlivých opatřeních stanovuje řadu pravidel a ukazatelů pro kontrolu těchto rizik – tak nadnárodní regulatorní požadavky – např. koncept Basel I–III. Následující kapitoly budou věnovány riziku likvidity.

2.1 Pojetí likvidity Většina autorů i zahraničních dělí riziko likvidity na dvě složky jednak na tržní likviditu (market liquidity) a likviditu financování (funding liquidity). Riziko likvidity financování – Jílek (2000) definuje toto riziko jako riziko ztráty v případě momentální platební neschopnosti, vznikající v důsledku nesouladu v peněžních tocích. Podobnou definici nabízí např. i Drehmann, Nikolau (2009) nebo Vento, la Ganga (2009) – riziko, že banka nebude moci zajistit očekávané i neočekávané současné nebo budoucí finanční toky aniž by ohrozila každodenní operace nebo finanční situaci banky. Vztah mezi likviditou a ostatními riziky dokumentuje obr. 1. Likvidita zde zaujímá ústřední postavení a je ohrožena působením ostatních rizik.

Obr. 1 Vztahy mezi riziky s ústřední rolí rizika likvidity Zdroj: Vento, la Ganga, 2009.


13

V obrázku jsou znázorněny vztahy působení mezi rizikem likvidity financování a ostatními finančními riziky. Působením těchto ostatních rizik se banka může dostat do potíží s likviditou. Např. z hlediska úvěrového rizika (Credit Risk) může docházet k ohrožení likvidity banky v případě, že se klient zpozdí se splácením či nesplácí úvěr vůbec. Dochází k narušení cyklu mezi přeměnou nelikvidního aktiva (úvěr), finančních toků z něj plynoucích, na aktivum likvidní, jež může sloužit k uhrazení splatných závazků (Ziegler a kol., 2006). Při ztrátě reputace v rámci působení reputačního rizika (Reputational Risk) může docházet k runům na banku, a tak k ohrožení likvidity bank. U rizika koncentrace (Concentr. Risk), je problém přílišné koncentrace portfolia banky na jeden druh produktů nebo subjektů, a v případě výskytu negativních faktorů, na které jsou citlivé tyto produkty nebo subjekty, bude zasaženo celé portfolio a může docházet k riziku likvidity. Zároveň je možné z obrázku vyčíst, že rizika nepůsobí samostatně, ale ovlivňují se všechny navzájem a proto je velmi důležité řídit rizika komplexně. Riziko tržní likvidity – dle Půlpánové (2007) se jedná o neschopnost banky získat potřebné zdroje prostřednictvím peněžního trhu, a to jednak z objektivních důvodů (nedostatečná likvidita trhu) nebo z důvodů subjektivních (uzavření kreditních linek). Obdobné definice najdeme i u jiných autorů jako např. Jílek (2000) případně Vento, la Ganga (2009). Objektivní důvody problémů při zpeněžení prostředků jsou dány především malou likviditou trhu, kdy je obtížné rychle zlikvidnit finanční nástroje v adekvátním objemu a zejména za adekvátní cenu (Jílek, 2000). Crockett (2008) definuje následující dimenze tržní likvidity: • Hloubka trhu – možnost provádět velké transakce bez značného ovlivnění cen – tato dimenze přímo koresponduje s definicí tržní likvidity dle ČNB (2003–2013b) – „Míra schopnosti účastníků trhu realizovat finanční transakce s aktivy daného objemu bez toho, že by způsobili výraznou změnu v jejich cenách.“ • Těsnost trhu – rozdíl mezi cenou poptávky a nabídky (čím větší rozdíl, tím vyšší problém kupujících či prodávajících realizovat své pozice). • Okamžitost – neboli rychlost s jakou mohou být transakce vypořádány. • Odolnost – resp. rychlost návratu cen po jejich narušení. (Crockett, 2008) Jak uvádí Crockett (2008) nebo Caruana, Kodres (2008) riziko tržní likvidity se považuje za malé nebo žádné v případě, že trh splňuje určité aspekty (je likvidní), jedná se např. o: • Aspekty struktury trhu – nízké transakční náklady a malé rozptyly mezi cenou poptávky a nabídky, informace o hodnotě instrumentů jsou mezi subjekty trhu šířeny symetricky, nedochází k asymetrickým informacím. Dále je likvidita trhu posílena v případě, že celková částka aktiv nabízena


14

trhem je relativně velká vzhledem k požadovaným množstvím jednotlivých subjektů. Dalším rysem struktury trhu ovlivňující likviditu je způsob obchodování aktiv. Tedy zda existují či nikoliv zprostředkovatelé nebo kde dochází k setkávání jednotlivých subjektů – např. burzy usnadňují obchodní výměnu a tím posilují likviditu trhu narozdíl třeba od OTC trhů. Zprostředkovatelé, burzy a zavedené systémy posilují dimenzi okamžitosti. • Charakteristiky samotných obchodovaných aktiv – např. čím větší homogenita a standardizace aktiv, tím více potenciálních subjektů na trhu, a tím větší posílení likvidity. • Počet kupujících a prodejců, čím více tím větší šance na realizaci obchodu, a tím dochází k posílení likvidity trhu. • Transparentnost transakcí. (Crockett, 2008; Caruana, Kodres, 2008) Pojetí tržní likvidity je více systémovým pohledem na likviditu, pracuje se zde s celým trhem, systémem, jenž je buď likvidní či nelikvidní a vymezuje konkrétní aspekty ovlivňující likviditu trhu. Konkrétní problémy pouze některých jedinců s likvidou nejsou relevantní. V tomto smyslu je nutno zdůraznit systémové riziko – riziko přesunu problémů, kdy neschopnost jedné instituce dostát svým závazkům se přenese na další instituce, vzniká tak dominový efekt. Dochází k narušení celého systému. Tento druh rizika nabývá v poslední době na významu, neboť díky novým technologiím a globalizaci je riziko přesunu na jiné instituce, trhy daleko větší. (Jílek, 2000) Likvidita financování se zaměřuje spíše na jednotlivé subjekty a jejich přístup k financování, možnosti jejich okamžité platební schopnosti. Většina autorů se však shoduje, že se vazba mezi těmito dvěma složkami rizika likvidity prohlubuje, a že se rozdíl mezi oběma významy smazává. Jednak se jako jeden z důvodů uvádí to, že banky spravují svá aktiva a pasiva holisticky (Crockett, 2008) či např. že jsou tyto dvě složky vzájemně propojeny a provázány a jedna ovlivňuje, posiluje druhou, a mohou tvořit jakousi nekonečnou spirálu – obchodníci zvyšují tržní likviditu, ale tato schopnost závisí na dostupnosti finančních prostředků (funding liquidity) (Brunnermeier, Pedersen, 2009). Ztráta likvidity banky neznamená nesolventnost banky a je třeba tyto pojmy od sebe odlišovat. Navíc někteří autoři např. Půlpánová (2007) podotýká že, riziko likvidity na rozdíl od ostatních rizik nemá bezprostřední vliv na kapitál banky a tím při řízení nedochází ani k tvorbě kapitálových polštářů – kapitálových požadavků. Banka může být tak nelikvidní, aniž by to narušilo její solventnost. Může si např. půjčit na mezibankovním trhu, či prodat některá aktiva a tím získat potřebnou likviditu, tzv. dodatečnou likviditu. V případě kdy výše závazků banky v tržním ocenění převyšuje tržní hodnotu aktiv, mluvíme již o nesolventnosti banky. Banka by zde nebyla schopna splatit své závazky ani při


15

prodeji veškerých aktiv. Někdy se zde v souvislosti s tímto pojmem hovoří o kapitálovém riziku, neboť nesolventnost banky ovlivňuje výši jejího vlastního kapitálu a může vést až k jeho záporné hodnotě. Zde jsou kladeny určité regulátorní požadavky na minimální hodnotu vlastního kapitálu. Jedná se např. o ukazatel kapitálové přiměřenosti, jenž je tvořen jednotlivými kapitálovými požadavky. (Revenda a kol., 2012; Půlpánová, 2007) Vztah mezi likviditou a bankovním kapitálem je však doposud nejednoznačný. Existují studie, které prokazují korelaci mezi těmito dvěma složkami – likviditou a kapitálem, jak z pozitivního tak negativního hlediska. Negativní vztah, tedy že vyšší hodnota kapitálu vede k nižší tvorbě likvidity je podpořen několika pracemi. Jedná se např. o hypotézu finanční křehkosti, jež je předkládána např. Diamondem, Rajanem (1999). Banky na straně aktiv poskytují nelikvidní úvěry dlužníkům, na straně pasiv naopak poskytují likviditu na vyžádání klientů, vkladatelů. Ale tento požadavek vkladatelů na výběr může přijít v nevhodný čas, a pak je třeba zlikvidnit nelikvidní aktiva. V tomto ohledu se jedná o určitou finanční křehkost při výkonu činnosti banky. Vkladatelé mohou provést run na banku, což nutí banky tvořit likviditu – zmonetizovat nelikvidní aktiva na aktiva likvidní. Naopak poskytovatelé kapitálu run na banku provést nemohou, a tím nenutí banky k tvorbě likvidity. Je zde nutné podotknout, že autoři předpokládají nekompletní pojištění vkladů, v případě úplného pojištění vkladů by vkladatelé neměli důvod provést run na banku, a tím podporovat tvorbu likvidity. Negativní vztah je také zastoupen teorií vytěsnění depozit, kterou naopak uvádí např. Gorton, Winton (2000). Předpokladem je zavádění přísnější regulace, jež je odrazem vyšších kapitálových požadavků, jež následně vede k poklesu depozit. Kapitál v tomto smyslu považují za nelikvidní na rozdíl od depozit, a tím v konečném důsledku dochází k poklesu likvidity bank. Pozitivní vztah mezi kapitálem a tvorbou likvidity, tedy, že vyšší kapitál vede k vyšší tvorbě likvidity, předkládá např. Allen, Gale (2004) – tvorba likvidity vystavuje banky riziku. Čím více likvidity je vytvořeno, tím větší je pravděpodobnost a závažnost ztráty spojené s nutností zbavit se nelikvidních aktiv k naplnění likviditních požadavků klientů; Repullo (2004) – bankovní kapitál pohlcuje riziko a rozšiřuje bankovní kapacitu únosnosti rizika, tzv. riziko absorbující hypotéza.

2.2 Likvidita v Basel III V roce 1974 vznikl rozhodnutím guvernérů CB 10 zemí z celého světa Výbor bankovní regulace a dohledu (později nazývaný Basilejský výbor). Hlavním cílem tohoto Výboru byla snaha o zvýšení stability finančního trhu a kvality bankovního dohledu mezi státy na celém světě, a to formulací standardů a pravidel (bez právní síly; ovšem dochází k implementaci do EU norem v podobě směrnic, jež jsou pro EU státy závazné). V roce 1988 tento Výbor publikoval dokument známý jako Basel I (Dohoda o kapitálové přiměřenosti).


16

Vzhledem k vyvíjejícímu se bankovnímu a finančnímu trhu bylo nutné reagovat na nové změny a hrozby a navíc bylo potřeba zpřesnit pravidla uvedená v dokumentu Basel I. Roku 2004 byl proto představen Basel II, jenž je daleko širší a pracuje s více riziky (BIS, 2009). Oba tyto dokumenty však nepřinášejí žádné standardy a pravidla týkající se rizika likvidity. Vzhledem ke globální finanční krizi (2008) a vývoje finančních trhů bylo potřeba na tento nedostatek reagovat. Navíc při pohledu na hlavní cíl Výboru – tedy posilování finanční stability – je pokračující absence požadavků na likviditu těžko představitelná, neboť likvidita je jeden ze stěžejních indikátorů finanční stability. Roku 2008 byl publikován koncept zabývající se několika principy vztahujícími se na riziko likvidity (Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision) (BIS, 2008). Principy 5–12 se týkají přímo měření a řízení rizika likvidity. Princip 5 obecně požaduje, aby banka měla řádné postupy pro identifikaci, měření, sledování a řízení rizika likvidity. Tento rámec by měl v sobě zahrnovat i úplné projektování peněžních toků plynoucích z aktiv, závazků i podrozvahových položek. Princip 10 předkládá požadavek na nutnost provádění pravidelných zátěžových testů. Princip 12 pak pojednává o potřebě udržovat vysoce likvidní aktiva pro případ likviditní krize, kdy může být přístup k tradičním zdrojům financování omezen (BIS, 2008). Tyto základní pravidla týkající se měření likvidity se následně promítly do stanovení konkrétních ukazatelů likvidity v rámci konceptu Basel III (konkrétně rámec zaměřený na riziko likvidity – jeho měření, standardů a monitorování z roku 2010). Ukazatel krytí likviditou (Liquidity coverage ratio) je definován jako: LCR =

zásoba vysoce kvalitních likvidních aktiv celkový čistý odliv během následujíc ích 30 kalendářní ch dní

≥ 100 %

(1)

kde: Vysoce kvalitní likvidní aktiva jsou ta, která se dají přeměnit na peníze bez nebo pouze s malou ztrátou jejich hodnoty. Koncept definuje základní charakteristiky těchto aktiv: • Nízké úvěrové a tržní riziko – aktiva jsou tím likvidnější, čím menší riziko je s nimi spojeno. • Snadnost a jistota ocenění – likvidita se zvětšuje za předpokladu, že se účastníci na ocenění dohodnou. • Nízká korelace s rizikovými aktivy. • Kótování na rozvinutém uznávaném devizovém trhu. Dále jsou definovány tržní hodnoty – např. nízká tržní koncentrace, aktivní a poměrně velký trh. Konkrétně jsou mezi tato aktiva řazeny např. peníze, rezervy centrální banky a obchodovatelné cenné papíry dle dalších požadavků.


17

Celkový čistý odliv, definován jako celkový očekávaný odliv mínus celkový očekávaný příliv na základě specifického krizového scénáře během 30 dní. Tyto odlivy a přílivy jsou dále specifikovány. Platí, že by ukazatel měl být roven nejméně 100 % – tedy, že by hodnota vysoce kvalitních likvidních aktiv měla být alespoň rovna celkovému čistému odlivu. Cílem bylo ujistit se, že banka udržuje adekvátní úroveň těchto likvidních aktiv k přestání 30 dní na základě předepsaného krizového scénáře. Tento krizový scénář v sobě zahrnoval rovněž několik faktorů působících v krizi 2007 a měl představovat minimální požadavek zátěžového testu pro banky. (BIS, 2010) Druhý ukazatel je ukazatel čistého stabilního financování (Net stable funding ratio): NSFR =

dostupný objem stabilních zdrojů požadovaný objem stabilních zdrojů

> 100 %

(2)

kde: Dostupný objem stabilních zdrojů představuje např. kapitál (Tier 1 + Tier 2), prioritní akcie se splatností jeden rok a déle, zajištěné a nezajištěné půjčky a závazky se splatností jeden rok a déle. Požadovaný objem stabilních zdrojů tvoří taková aktiva, která nemohou banky monetizovat během likviditní krize trvající jeden rok prostřednictvím prodeje nebo použita jako kolaterál (resp. musí být bankami drženy). Patří sem např. různé cenné papíry a úvěry vymezené konkrétními podmínkami. Cílem ukazatele je zajistit stabilní financování během jednoho roku podmíněného specifickou krizovou situací (např. strach ze ztráty ziskovosti, zhoršení reputace) (BIS, 2010). V ukazatelích jsou promítnuty výše zmíněné principy. Realizuje se zde požadavek na obecné (mezinárodně srovnatelné) měření, požadavek na zohlednění peněžních toků, rovněž požadavek na zátěžové testy a konečně i požadavek na držbu likvidních aktiv. Pro určení přínosů a omezení těchto nových ukazatelů a následně možnost identifikace posunu při měření bankovní likvidity je potřeba kvantifikovat stávající metody měření.

2.3 Přístupy k měření likvidity v bankovní praxi 2.3.1

Metody měření v kontextu likvidity financování

Likvidita financování je spojena, jak je uváděno výše, spíše s individuálními bankami, nikoli celým sektorem. Jednotlivé banky měří likviditu pomocí různých metod. Mezi standardní metody měření patří využití poměrových


18

ukazatelů, jež se řadí do metod stavových. Při sestavování těchto ukazatelů se vychází z bilance bank. V minulosti existoval předpoklad, že čím více těchto poměrových ukazatelů je, tím lépe. Poorman (2005) uvádí, že některé banky využívaly až 30 poměrových ukazatelů, avšak i přesto docházelo k řadě likviditních krizí a problémů. V současnosti je počet poměrových ukazatelů zredukován. ČNB (2012) uvádí 2 poměrové ukazatele, které jsou pravidelně uváděny v rámci publikování jednotlivých zpráv – např. Zprávy o výkonu dohledu, či Zprávy o finanční stabilitě (ČNB, 2012). likvidní aktiva × 100 celková aktiva

(3)

kde: Likvidní aktiva obsahují pokladní hotovost, pohledávky vůči centrálním bankám, pohledávky vůči úvěrovým institucím splatné na požádání, a dluhopisy emitované centrálními bankami a vládními institucemi (ČNB, 2012). Tento ukazatel vyjadřuje, jaký je poměr likvidních aktiv na celkových aktivech. Platí, že čím větší poměr, tím lépe je banka schopna absorbovat případný šok. Ovšem nesmíme opomenout, že banky jsou zřízeny za účelem dosahování zisku, není tak ideální mít 100% hodnotu. Banka musí najít vhodný poměr, jak vzhledem ke stabilitě tak rentabilitě (Vodová, 2011a). Revenda (2011) dokonce uvádí jako optimální minimální poměr 10 %. Druhým používaným ukazatelem ČNB je poměr: likvidní aktiva × 100 vklady klientů celkem

(4)

Praktické využití ukazatelů předkládá obr. 2. Při pohledu na graf můžeme snadno zjistit, že v rámci sledovaného období dochází k růstu poměru likvidních aktiv na celkových aktivech, patrné zvýšení je způsobeno větším zastoupením dluhopisů emitovanými vládními institucemi a pohledávek vůči centrálním bankám v likvidních aktivech. Také můžeme vyčíst, že banky drží velmi málo peněžní hotovosti, je to dáno i tím, že držba peněžní hotovosti bance nepřináší žádné zhodnocení. Poměrové ukazatele jsou často zapracovány do grafů časových řad, jak ukazuje obr. 2 nebo tabulek pracujících s více lety, aby byl vidět určitý trend či vývoj a lépe tak mohly být dané ukazatele interpretovány. Existuje celá řada dalších ukazatelů, které si jednotlivé bankovní subjekty či autoři prací mohou stanovit pro měření likvidity nebo využít kombinací zde uvedených ukazatelů. Je možné také stanovit určité mezibankovní indikátory – např. jako poměr mezibankovních aktiv (úvěry jiným bankám) k mezibankovním pasivům (úvěry od jiných bank) – určují, zda je banka spíše příjemcem nebo poskytovatelem na mezibankovním trhu (Bonfim, Kim, 2012).


19

Obr. 2 Rychle likvidní aktiva a další ukazatele likvidity Zdroj: ČNB, 2012; upraveno.

Určitý pohled na mezibankovní trh poskytuje i tabulka v pravé části obr. 2, jež stanovuje pohledávky a závazky za bankami v absolutních hodnotách. Vidíme, že v prvním sledovaném roce jsou hodnoty vyrovnané, poté jsou banky spíše v pozici věřitele a naopak v dalším roce v pozici dlužníka. Časté třídění ukazatelů likvidity je dle kritéria splatnosti – ukazatele krátkodobé, střednědobé a dlouhodobé likvidity (Revenda, 2011) nebo třídění dle toho, s jakými bilančními položkami se pracuje – aktivní ukazatele (3), pasivní nebo smíšené (4) (Petrjánošová, 2004). Třídění ukazatelů likvidity je možné i dle tzv. stupňů. Pro první, běžně nazývaný cash ratio (peněžní ukazatel nebo také okamžitá likvidita) platí poměr vysoce likvidních aktiv k okamžitě splatným závazkům (Dvořáček, 1997; Doležal, 1992). Mezi vysoce likvidní aktiva jsou tradičně řazena pokladní hotovost, vklady u centrální banky tvořené PMR a dobrovolnými rezervami, a netermínované vklady u jiných bank. Závazky s okamžitou splatností lze definovat jako netermínované primární vklady klientů a okamžitě splatné závazky k jiným bankám (Kašparovská, 2006). Druhý stupeň, ukazatel běžné likvidity (quick ratio) a třetí stupeň ukazatel celkové likvidity (current ratio) je definován jako likvidní aktiva resp. oběžná aktiva ke krátkodobým závazkům. Doležal (1992) Další metodou využívanou bankami je metoda likvidního gapu či metoda cash flow. Při metodě likvidního gapu banka opět pracuje s bilancí. Nejprve je potřeba rozdělit všechny aktiva a pasiva dle jejich zbytkové splatnosti (doba od data účetní závěrky do doby smluvní splatnosti). Takto roztříděná aktiva/pasiva banky se přiřadí do jednotlivých košů, jež jsou určeny limitními hodnotami doby splatnosti. Problematické netermínované instrumenty, jež nemají danou dobu splatnosti – např. běžné účty banky často zatřiďují do


prvních nejrychleji splatných košů, (Petrjánošová, 2004; Kašparovská, 2006)

20

uplatňující

Ukázku analýzy pomocí likvidního gapu ukazuje tab. 1. Tab. 1

Zatřídění aktiv a pasiv pro potřeby výpočtu likvidního gapu

Zdroj: Komerční banka, 2012; upraveno.

princip

opatrnosti.


21

Rozdělení košů je pouze jednou z možných variant, banky si stanoví hranice vyhovující jejich potřebám a také vzhledem ke zkoumanému problému (krátkodobá/dlouhodobá likvidita). Z tabulky výše můžeme vyčíst absolutní gap, jedná se o rozdíl hodnot aktiv a pasiv ve stejných koších; vidíme negativní gap v prvním koši v hodnotě -391 159 mil. Kč a posledním koši -59 948 mil. Kč, a naopak pozitivní gapy v ostatních koších (červeně zvýrazněný obdélník v tab. 1). Pro řešení těchto negativních gapů si banka může půjčit aktiva se splatností např. do 5 nebo nad 5 let, poněvadž v těchto koších je vysoký převis aktiv nad pasivy. Ovšem v prvním koši jsou pravděpodobně vklady na BÚ a u nich hraje roli vkladová sedlina, tj. i přes vysoký negativní gap vlivem vkladové sedliny není při běžných podmínkách riziko nelikvidity banky. Dále je možné analýzou gapu obecně získat kumulativní gap (kumulativní součet sum aktiv a pasiv) a Ukazatel nesouladu splatnosti aktiv a pasiv – počítán jako podíl aktiv a pasiv v daném koši, vyjádřený v % (banka si zde stanovuje hraniční hodnotu). (Petrjánošová, 2004; Kašparovská, 2006) Omezení metody je samotné nastavení hranic košů, např. v případě spojení určitých košů do jednoho se může ztratit negativní gap. Také zařazování položek do těchto košů může být zkreslující, zejména u netermínovaných položek. Cash flow je toková veličina, jedná se tak o dynamické hodnocení likvidity za určitý časový interval (nikoli k jednomu časovému okamžiku v minulosti, jak je to u stavových metod). V rámci analýzy Cash flow můžeme rozlišit provozní, investiční a finanční část cash flow. Cílem je zhodnocení příjmů a výdajů banky za období. Důležitá je nejen celková hodnota cash flow za všechny tři části dohromady, ale i pohyb dílčích hodnot, které nám poskytují informaci, kde banka peněžní prostředky získává a kde ztrácí. Nejdůležitější částí je provozní cash flow, jež by mělo vykazovat kladné hodnoty. Bankovní cash flow analýzu ukazuje tab. 2. Na základě popisu standardních metod využívaných jednotlivými bankami je možné identifikovat přínosy a omezení ukazatelů v Basel III v kontextu těchto stávajících metod. Mezi přínosy dle Laštůvkové (2012) můžeme řadit: • Syntéza stavových a tokových veličin – v rámci současných metod měření likvidity můžeme pozorovat dělení metod na stavové nebo tokové. U ukazatelů v konceptu Basel III dochází k syntéze obou metod. Jeden ukazatel v sobě zahrnuje jednak stavové veličiny, jednak tokové. Konkrétně např. ukazatel (1) pracuje v čitateli se stavovými veličinami, ve jmenovateli s tokovými. Tím se redukuje nutnost použít jak stavové, tak tokové metody pro širší uchopení rizika likvidity.

Současný stav řešeného problému Tab. 2

22

Cash flow analýza

Zdroj: Komerční banka, 2012; upraveno.

• Dopřední pohled – stávající metody jsou také charakteristické retrospektivním pohledem. Hodnoty ukazatelů jsou brány z bilance banky (ta je sestavena k určitému datu k minulosti) a nenabízí možnost pohledu směrem do budoucna. Tento požadavek je však uplatněn v ukazatelích Basel III a je patrný už z jejich samotné definice. Ze vztahu (1) je zřejmý požadavek na držbu vysoce likvidních aktiv po dobu 30 kalendářních dní – tj. že banka bude schopna přestát likviditní krizi po dobu 30 dní. Vztah (2)


23

požaduje držbu určitého objemu stabilních prostředků v délce 1 roku – snaha o stabilizaci financování během jednoho roku. • Z předchozího bodu je patrné, že ukazatel (1) je zaměřen na problém krátkodobé likvidity (30 denní požadavek) a ukazatel (2) pracuje s dlouhodobým pohledem (ročním). Jsou tak podchyceny obě dimenze měření rizika likvidity vzhledem k časovému horizontu. • Mezinárodní charakter – ukazatele jsou jednotně definovány, je proto daleko jednodušší provést mezinárodní srovnání. Navíc vzhledem k propojenosti trhů a evropské integraci a rovněž vzhledem k finanční krizi, pro niž byl typický přenos rizik mezi systémy jednotlivých zemí; je tento mezinárodní aspekt poměrně důležitý. Naopak jako omezení jsou dle Laštůvkové (2012) považovány: • Paušální nastavení – při pohledu na dosavadní metody můžeme vidět, že u poměrových ukazatelů, je jak stanovení, tak i limitní hodnoty těchto ukazatelů ryze na bance samotné. ČNB neurčuje exaktně ukazatele pro likviditu ani limity ukazatelů. Stejně tak stanovení jednotlivých košů a zatřídění aktiv a pasiv v metodě likvidního gapu je na bance. Tato variabilita a pružnost umožňuje zohledňovat specifické faktory jednotlivých bank; a také přizpůsobit ukazatele a limity potřebám a zkušenostem bank z minulosti. Ukazatele pro Basel III jsou definovány paušálně pro všechny banky, nezohledňují žádná specifika ani třeba velikost bank či institucionální prostředí. Toto jednotné nastavení tak může být pro banky nevyhovující a nemusí docházet k optimalizaci a očekávanému účelu ukazatelů. • Mnoho dílčích podmínek – dosavadní metody jsou poměrně snadno sestavitelné a jednoduše definované. Při sestavování ukazatelů v Basel III je potřeba následovat mnoho podmínek. Je tak poměrně složité daný ukazatel sestavit a splnit správně všechna daná kritéria. • Zaměření na likviditu financování – ukazatele pracují s likviditou financování, tedy s tou, jež je zaměřena na likviditu jednotlivých bank. Chybí tak dimenze tržní likvidity, která pracuje s likviditou celého sektoru. Pro tyto dva ukazatele zatím probíhá monitorovací období, kdy jsou možné určité revize u (1) do poloviny roku 2013, u (2) do poloviny roku 2016. Definitivní zavedení by mělo proběhnout u (1) od 1. ledna 2015, (2) od 1. ledna 2018. Dále viz BIS (2010) nebo IIF (2010). ČNB vydala zprávu ohledně postoje k Basel III a nově zaváděným požadavkům (Tomšík, 2011). ČNB Basel III obecně podporuje, co se týče likvidity, požaduje ČNB zkušební období pro zavedení ukazatelů likvidity; při současné analýze dopadu zavedení těchto ukazatelů do bankovního sektoru upozorňuje na velkou variabilitu ve výsledcích. Ne na všechny banky by mělo zavedení stejný dopad, některé banky nejsou zcela připraveny na takové


24

požadavky. Problém je spíše u ukazatele (2). Navíc z hlediska paušálního nastavení nedochází k zohlednění určitých specifik (Tomšík, 2011). Jako negativní dopady na český sektor jsou uváděny např. nižší zisky (likvidní aktiva obecně přináší nižší zisky), omezení úvěrování (pro splnění ukazatelů dané položky nebudou použity k úvěrování), zvýšení poptávky po stabilních depozitech (Niedermayer a kol., 2010). Další problémy mohou být způsobeny nesouladem aktiv a pasiv v českém bankovním sektoru. Pavlík (2010) uvádí, že krátkodobá depozita tvoří přibližně 30 % všech depozit (průměr v EU je 11 %) a naopak dlouhodobé dluhopisy jsou zastoupeny jen 6 % (v EU 12 %). Zavedení ukazatelů likvidity v Basel III je jedna z možností řízení rizika likvidity. Navíc Česká republika tyto ukazatele bude muset implementovat do svých norem, ovšem jak je zmíněno výše tyto ukazatele jsou prozatím v monitorovací fázi. V současnosti je tedy klíčovým normotvorným předpisem v oblasti řízení likvidity pro Českou republiku opatření ČNB O standardech řízení likvidity bank platné od roku 2001. Základním prvkem je stanovení strategie řízení likvidity, jež se následně odrazí v tzv. předpisové základně banky (postupy, kompetence, metodiky, vnitřní předpisy). Ze strategie banka formuluje konkrétní metody měření, limity a zásady – např. zásady řízení likvidity v jednotlivých hlavních měnách či zásada diverzifikace zdrojů. Pro případ řízení likvidity v běžných podmínkách sestavuje banka základní a alternativní scénář vývoje. Pro případ krizových situací konstruuje tzv. pohotovostní plány (zásady řešení a postupy přístupu k finančním zdrojům). Celá oblast řízení bankovní likvidity musí být podpořena dobře fungujícím informačním systémem, jenž je schopen např. měřit likviditu na denní bázi, sestavovat trendy vývoje apod. a vnitřním kontrolním systémem banky. Banky jsou rovněž povinny podávat ČNB hlášení o vývoji likvidity a to zpravidla měsíčně. Jak je psáno v samotném textu opatření – obsahuje pouze minimální požadavky pro řízení rizika likvidity bank. Banky samotné jsou povinny tyto minimální požadavky rozšířit, aby byly schopné zabezpečit svou platební schopnost. (Opatření ČNB, 2001) Opatření nekonkretizuje žádné povinné metody měření bankovní likvidity, ani nespecifikuje žádné limity. Je tedy čistě na bance samotné, které metody měření zvolí, jaké limity bude považovat za hraniční apod. ČNB tak spíše klade důraz na „co“ – tedy, co musí banka vše pro řízení likvidity splňovat, ale „jak“ je už čistě na bance samotné. Je zde prostor pro individuální nastavení, dle konkrétních charakteristik a situace banky. Což je velký rozdíl od budoucího zavedení ukazatelů likvidity prostřednictvím Basel III, jež jsou nastaveny paušálně a jednotně.


2.3.2

25

Měření likvidity bankovního sektoru – v kontextu tržní likvidity

I přesto, že se ukazatele představené v Basel III snaží podchytit chybějící dimenze doposud používaných metod, předmětem ukazatelů jsou stále jednotlivé banky, nikoli celý bankovní sektor. Nestabilita jedné banky není tak stěžejní problém jako nestabilita celého sektoru, jenž může vést k problémům v reálné ekonomice. O nutnosti zaměřit pozornost na celý bankovní sektor hovoří i ČNB (2003–2012a); zejména v souvislosti s dopady globální ekonomické krize je větší potřeba klást důraz na finanční stabilitu celého sektoru; a to zavedením makroprudenční politiky, jež by měla omezovat systémové riziko, riziko nestability finančního systému jako celku. Rovněž je kladen důraz na mezinárodní aspekt těchto opatření. V roce 2011 vznikla např. mezinárodní instituce na evropské úrovni Evropský systém finančního dohledu (ESFS), jež má za úkol zajistit stabilitu evropského finančního systému jako celku. Metody doposud prezentované mohou být také využívány podpůrně k měření likvidity celého sektoru. Ale existují i jiné metody měření likvidity, které jsou např. využity jednotlivými autory pro další modelování, jež zohledňují požadavek systémového měření bankovní likvidity. Jeden z takových alternativních konceptů je i měření Vally, Saes-Escorbiace, Tiessety (2006), jenž svůj model měření likvidity prezentovaly na datech francouzského bankovního systému v letech 1993–2005. Autorky pracují zejména s poměrovými a rozdílovými ukazateli pro určení tzv. hrubých toků likvidity. Jde o hrubé množství likvidity tekoucí dovnitř a ven z (francouzského) bankovního systému a zároveň o určení realokace likvidity uvnitř tohoto systému. Snahou je získat agregované veličiny, ke kterým je možno dojít dvěma metodami, jednak pomocí nominálních toků likvidity – odrážejí agregovaný nominální růst nebo pokles likvidity v bankovním systému, a jednak pomocí tzv. idiosynkratických toků – měří růst likvidity vzhledem k agregovanému růstu, uvažují se specifické bankovní faktory (jako např. konkrétní obchodní strategie nebo izolované likviditní šoky). Např. jestli banka zvýší svou likviditu o 10 % v daném čtvrtletí, zatímco v bankovním odvětví došlo ke zvýšení o 6 %, idiosynkratická komponenta přílivu likvidity dané banky je 4 %. Autorky při analýze vychází z ukazatele celkové změny likvidity v bance:

∆I it = I it − I it −1 kde: Iit – hodnota likvidity banky i v čase t, Iit-1 – hodnota likvidity i v čase t-1.


26

A následně z ukazatele tempa růstu zohledňující fúze: git

=

∆ I ′ it

(I it −1 + I it ) / 2

Na bankovní úrovni, veškeré poklesy (růsty) likvidity povedou k negativní (pozitivní) hodnotě git. Hodnoty git za každé čtvrtletí jsou pak agregovány buď pomocí využití nominálních, nebo idiosynkratických ukazatelů (viz výše). Vzorec pro pozitivní nominální toky je následující (git > 0):

POS

nom

   (I  + I ) / 2 it 1 it −  = ∑ g it  N   i g it ≥ 0 ∑ I it −1   i =1   N

t

Obdobně pro negativní nominální toky (git < 0). Podobně jsou určeny hodnoty pozitivních a negativních idiosynkratických toků, jež odrážejí, do jaké míry se každá banka liší od trendu celého odvětví. Následující grafy (obr. 3) ukazují konkrétní aplikaci modelu na data francouzského bankovního systému mezi lety 1993–2005.

Obr. 3 Hrubé toky likvidity a pozitivní toky likvidity v kontextu hospodářského cyklu Zdroj: Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset, 2006.

Levý graf znázorňuje nominální pozitivní a negativní toky likvidity v jednotlivém čtvrtletí. V průměru jsou patrné vyšší pozitivní toky, ovšem v roce 1996 a 2000 jsou markantně vyšší negativní toky likvidity. Valla, SaesEscorbiac, Tiesset (2006) tento extrémní výkyv vysvětlují kupříkladu zaváděním nových požadavků v oblasti likvidity. Se získanými daty je možné nadále pracovat a např. je analyzovat v kontextu vývoje hospodářského cyklu – jak ukazuje pravý graf v obr. 3. Je z něj


27

patrné, že pozitivní toky kopírují hospodářský cyklus, v době růstu jsou vyšší, v době recese nižší. Autorky metodou získají jednak data pro jednotlivé banky, jednak jim model umožňuje určit likviditu za celý sektor. A to nejen v rámci čisté změny (tedy poklesu či nárůstu), ale celkového přerozdělení (realokace). Z modelu také získají informaci, jak se liší jednotlivé banky od trendu celého odvětví. Model, jak zmiňují Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006), skýtá dvě úskalí, jednak nejsou zaznamenány protisměrné toky likvidity ve stejné výši u jedné banky (tato realokace tak není zaznamenána a snižuje to její hodnotu), a jednak mohou výsledky ovlivnit fúze. Autorky nakonec nabízí řešení pro druhý problém – ukazatel, jenž tyto fúze upravuje. Tento model však opouští od zakomponování tokových veličin a pracuje pouze s hodnotami na aktivní straně bilance.

2.4 Determinanty likvidity Následující kapitola bude věnována obecným determinantům likvidity, a to jak těch působících na likviditu financování, tak likviditu tržní. Vzhledem k faktu, že se obě hranice v pojetí likvidity smazávají, jak je psáno i v závěru kap. 2.1, nebude v textu rozlišováno, kterou z daných dimenzí likvidity determinanty ovlivňují. Výjimkou je určení determinantů vycházejících přímo ze samotného pojetí a definice tržní likvidity (viz kap. 2.1). V tomto případě determinanty ovlivňují konkrétně likviditu tržní. Ve stručnosti se jedná o charakter trhu – standardizované trhy (burzy), jež likviditu zvyšují. Dalším faktorem tržní likvidity je přítomnost či absence zprostředkovatelů, přičemž jejich přítomnost tržní likviditu zvyšuje. Dále charakter aktiv obchodovaných na trhu – standardizace a homogenizace těchto aktiv likviditu podporuje, nebo konečně charakter účastníků – vyšší počet vede k vyšší tržní likviditě apod. Při určení obecných determinantů vývoje můžeme rovněž vycházet ze samotného předmětu podnikání bank. Což je poskytování úvěrů a přijímání vkladů. Z hlediska vkladů, jež představují pasiva, závazky banky, je důležitým faktorem ovlivňující likviditu jejich bezpečnost – čím větší bezpečnost, tím menší obavy klientů a tím menší riziko likvidity. Dále samotná struktura vkladatelů a vkladů – rizikové mohou být např. koncentrace typů vkladatelů, dalším faktorem mající vliv na likviditu bank skrze vklady je jejich citlivost na vývoj určitých finančních proměnných, zejména vývoj úrokové sazby apod. (Petrjánošová, 2004) U úvěrů riziko likvidity vyplývá z kreditního rizika nastíněného výše – tedy ohrožením pro likviditu jsou již samotné otevřené úvěrové pozice, nevyrovnané splácení klientů či nesplácení vůbec. Úvěry stejně jako vklady jsou rovněž citlivé na změny finančních veličin, jež následně ohrožují likviditu bank. Jedná se např. opět o změnu úrokových sazeb, inflační změny či obecně i samotný vývoj ekonomiky, tedy HDP. (Petrjánošová, 2004)


28

Existuje rovněž řada studií zabývajících se determinanty likvidity např. Bunda, Desquilbet (2008) se ve své práci snaží určit vztah režimu směnných kurzů na likviditu banky. V regresním modelu předpokládají i jiné faktory mající vliv na likviditu aktiv. Faktory dělí do několika skupin. Jednak ty, co vyplývají z individuálních charakteristik banky, jedná se např.: • Celková aktiva – tento ukazatel v podstatě odkazuje na velikost banky; a to i v případě, že se banka sama považuje za velkou, a spoléhá na podporu státu, centrální banky, tzv. „too big to fail“, zde autoři předpokládají negativní vztah, tedy že čím větší banka tím méně likvidních aktiv bude držet. Tento závěr v progresi potvrzují, ale proměnnou nepovažují za zcela robustní a rozhodující faktor ovlivňující likviditu aktiv. Další skupinou jsou bankovní aktivity na úrovni trhu, zde Bunda, Desquilbet (2008) zmiňují např. • Přítomnost bankovní regulace a dohledu – vede k větší potřebě dodržovat likvidní pravidla a lépe řídit riziko likvidity. Představuje tak nárůst likvidity. • Úrokovou sazbu na úvěry – jež vykazovala pozitivní efekt na likviditu. Poslední skupinou je makroekonomické prostředí, zde za důležité faktory likvidity tito autoři považují: • Míru ekonomického růstu – pokles ekonomické aktivity by měl vést k poklesu očekávané transakční poptávky po penězích a tím vést k poklesu likvidity. • Inflaci. • Ukazatel veřejné výdaje/ HDP. • Prodělání finanční krize – krize obecně snižuje likviditu banky. • Režim směnných kurzů – tato proměnná je v práci klíčovou, autoři se domnívají, že režimy směnných kurzů, jež představují oba extrémy tedy, jak čistě plovoucí kurz, nebo naopak current board nebo dolarizaci, vedou k větší likviditě bank, aktiv, než střední režimy. Tyto předpoklady v práci prokazují. (Bunda, Desquilbet, 2008) Autorky Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006) jejichž metodický přístup bude v této práci následován, zkoumají svůj model vývoje likvidity v kontextu hospodářského cyklu. Hovoří, že pozitivní a negativní toky následují cyklicky vývoj hospodářského cyklu, naopak, že realokace zjištěná z jejich modelu proticyklicky zaostává oproti hospodářskému cyklu. Zda převáží pozitivní nebo negativní toky a tím, zda dojde k poklesu či růstu likvidity při růstu hospodářského cyklu, záleží na charakteristice bank a sektoru. Zdůrazňují v tomto smyslu působení jak likvidity financování, tak tržní likvidity. Fielding, Shortland (2005) se zabývají netradičním pohledem na faktory likvidity. Jejich cílem je analýza egyptské bankovní sféry za účelem stanovení


29

vlivu zejména politického dění – tedy vlivu násilí a nepokojů, na bankovní likviditu. Uvádí, že růst násilí a problémů vede k riziku nesplacení úvěrů, a k větší motivaci držet likviditu, stejně tak tato motivace držby větší likvidity plyne ze snahy zabránit runům na banky. Jako ostatní, autoři stanovují ve své regresní analýze další možné faktory jako reálné HDP, diskontní míru CB, míru znehodnocení směnných kurzů na černém trhu, vliv ekonomických reforem apod. Moore (2010) se při své analýze karibské oblasti zaměřuje zejména na vliv krize na likviditu banky. Určuje výši likvidity během krize a po ní. Vývoj likvidity zkoumá na ukazateli úvěry/vklady. Prokazuje, že během krize u většiny zemí došlo k růstu toho ukazatele, což v konečném důsledku znamená pokles likvidity. U některých zemí tento ukazatel klesl, což si vysvětloval několika důvody, jednak zakročením státu nebo v případě bank působících na mezinárodních trzích, žádostí o zahraniční pomoc. Po krizi byl typický pokles tohoto ukazatele, tedy nárůst likvidity, jež objasňoval zavedením reforem. Moore (2010) dále v práci určuje hlavní determinanty poptávky po likviditě. Autor objasňuje potřebu likvidity pro uspokojování požadavků klientů na výběr. V případě, že banky touto likviditou nedisponují, mohou si ji obstarat na mezibankovním trhu, zde upozorňoval na výši úrokové sazby, která vystupuje v roli pokuty za nedostatek likvidity. Čím větší tato sazba je, tím vyšší by byla „pokuta“ a tím drží banky více likvidity. Dalším faktorem ovlivňující poptávku po likviditě byly oportunitní náklady držby rezerv, jež byly zastoupeny tržní úrokovou sazbou. Při vyšší sazbě se poptávka po likviditě snižovala. Kromě těchto dvou faktorů autor pracoval rovněž s ekonomickým cyklem nebo volatilitou ukazatele peněz ke vkladům. (Moore, 2010) Německý trh zkoumali ve své práci Hackethal, Rauch, Steffen, Tyrell (2010), podchytili nejvýznamnější faktory a jejich vliv na tvorbu likvidity. Mezi makroekonomické proměnné řadili nezaměstnanost, s předpokládaným negativním vlivem, jejíž růst měl indikovat zhoršené ekonomické zdraví. Naopak pozitivní vliv očekávali u spreadu mezi krátkodobými a dlouhodobými vládními dluhopisy. Čím větší spread tím větší tvorba likvidity. Další faktory odrážely charakteristiku jednotlivých bank, jako např. tzv. průměrná velikost úvěrování, jež měla určit klientskou základnu, za předpokladu, že vyšší ukazatel znamená delší splatnost úvěrů a tím tvorbu více likvidity. Zkoumaly se rovněž ziskové charakteristiky, jako zisk před zdaněním a návratnost vlastního kapitálu, kde se očekával negativní vliv. Determinanty, jež jsou klíčové pro český bankovní sektor, identifikovala Vodová (2011b). Regrese byla provedena mezi roky 2001–2009. Autorka určila následující determinanty s pozitivním vlivem na likviditu, tedy likvidita se zvyšuje s rostoucí: • Úrokovou sazbou z úvěrů. • Úrokovou sazbu na mezibankovní transakce.


30

• Ukazatelem podílu vlastního kapitálu na celkových aktivech banky, podílu nesplacených úvěrů na celkovém objemu poskytnutých úvěrů. Naopak negativní vliv ukazovaly proměnné jako: • Míra růstu HDP. • Realizace finanční krize (autorka uvažuje rok 2009). • Inflace. Nejednoznačný vliv měla proměnná celková hodnota aktiv. Za statisticky nevýznamné se následně ukázaly proměnné s předpokládaným negativním vlivem – nezaměstnanost, dvoutýdenní repo sazba a ukazatel rentability vlastního kapitálu. Autorka rovněž vysvětluje, že z logických důvodů nezařazuje pro oblast České republiky proměnné jako hospodářské reformy, vliv směnného kurzu nebo vliv politických nepokojů. Závěrem může být řečeno, že existuje nespočet faktorů, jež mohou ovlivňovat bankovní likviditu. Nastíněny byly determinanty vývoje likvidity autorek, jejíž metodický přístup tato práce sleduje, determinanty identifikované na českém bankovním trhu; vliv krize na likviditu nebo např. determinanty rozdělené dle skupin, úrovní – banka (mikroekonomické prostředí) – trh – makroekonomické prostředí.

Metodika

31

3 Metodika Empirická část diplomové práce bude vycházet zejména z metodiky zpracované autory Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006), jež byla použita na francouzský bankovní systém pro roky 1993–2005. Jejich metodika bude aplikována na český bankovní sektor mezi lety 1998–2011, a to na banky velké a malé kategorie. Výpočty budou prováděny v programu Excel případně v programu Gretl. Výsledky výpočtů budou zpracovány do časových řad v programu Excel a vyhodnoceny. Pro získání likviditních toků a celkové realokace likvidity bude použita zejména metoda analýzy poměrových a rozdílových ukazatelů. Práce bude sledovat následující postup výpočtu dle Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006): 1) Stanovení hodnoty likvidních aktiv Hodnoty budou získány z databáze Bankscope a z výročních zpráv jednotlivých bank. Databáze definuje likvidní aktiva následovně: Likvidní aktiva = obchodovatelné cenné papíry v reálné hodnotě + běžné účty a účty u centrální banky + reverzní repo operace a peněžní hotovost + krátkodobé pohledávky z mezibankovních operací - povinné minimální rezervy 2) Zjištění meziročních změn v likvidních aktivech

∆I it = I it − I it −1

(5)

kde: Iit – hodnota likvidity banky i v čase t, Iit-1 – hodnota likvidity banky i v čase t-1. 3) Upravení hodnot o vliv fúzí Získaná hodnota bude upravena o vliv fúzí, aby nedocházelo k podhodnocení, či nadhodnocení likviditních toků, kvůli opětovnému zápočtu likvidity v čase t-1 pro obě banky, jichž se fúze týká. Výraz (5) bude tak upraven: N

∆ I it′ = ∆ I it − ∑ A ikt I k,t −1 − Bit ∆I it k =1

(6)

Metodika

32

kde: Aikt a Bit – indikátory proměnných; Aikt má hodnotu 1 když banka i pohlcuje banku j v čase t, jinak hodnotu 0. Bit má hodnotu 1, když i je pohlcována v čase t, jinak 0, N – celkový počet bank v čase t. 4) Stanovení očištěné míry růstu Vztahem (7) bude zjištěna očištěná míra růstu likvidity v čase t pro každou banku: git

=

∆ I ′ it

(I it −1 + I it ) / 2

(7)

5) Určení nominálních toků likvidity Agregací získaných hodnot ze vztahu (7) budou získány buď pozitivní toky (8) nebo negativní nominální toky (9). • Pozitivní nominální toky (kde git ≥ 0):

POS nom t

   (I  + I ) / 2  = ∑ g it  it −1 N it   i g it ≥ 0 ∑ I it −1   i = 1   N

(8)

• Negativní nominální toky (kde git ≤ 0):

NEG nomt

N

= ∑ g it i g it ≤ 0

   (I  + I ) / 2 it  it −1  N   ∑ I it −1   i =1  

(9)

Pro pozitivní nominální toky budou brány v úvahu pouze kladné (resp. nulové) hodnoty očištěné míry růstu jednotlivých bank vážené průměrným podílem celkové likvidity, naopak při negativních tocích budou brány v úvahu záporné (nulové) hodnoty git. Nominální toky likvidity jsou užitečné při analýze cyklických vlastností likvidních toků. Zachycují makroekonomický vývoj likvidity. 6) Určení idiosynkratických toků likvidity Hodnoty pro každou banku i v roce t ze vztahu (7) budou upraveny o trendovou složku a to následovně: g idit = g it − g trt

(10)

Metodika

33

kde: gidit – idiosynkratická míra růstu gtrt – trend růstu všech bank vyrovnané Hodrick-Prescottovým filtrem. Hodrick-Prescottův filtr je filtr, který se používá pro vyrovnání časové řady. Rozkládá časovou řadu na cyklickou a trendovou složku. Ve vztahu (10) bude dále pracováno pouze s trendovou složkou. Výpočet HP filtru bude proveden v programu Gretl, pro lepší interpretaci výsledků nebude při jeho aplikaci použito logaritmování. HP filtr je založen na minimalizaci vztahu (11): min τ

=  ∑ (yt − τt ) 2 + λ ∑ [(τt + 1 − τt ) − (τt − τt − 1) ]2  T

T

 t =1

t =1



(11)

HP filtr pracuje s parametrem λ, který bude v Gretlu nastaven automaticky. Parametr má hodnotu dle frekvence časové řady, v případě ročních dat je použita hodnota λ=100. (Hampel, Blašková, Střelec, 2011) Agregací hodnot ze vztahu (10) získáme pozitivní (12) a negativní (13) idiosynkratické toky. • Pozitivní idiosynkratické toky (kde git ≥ 0):

POS id t

N

= ∑ g idit i gitid ≥ 0

   (I  ) + / I 2 it  it −1  N   ∑ I it −1   i =1  

(12)

• Negativní idiosynkratické toky (kde git ≤ 0):

NEG

id

N

t

= ∑ g i gitid ≤ 0

id it

   (I  + I ) / 2 it 1 it −   N   ∑ I it −1   i =1  

(13)

Idiosynkratické toky zachycují míru, jakou se liší jednotlivé banky od trendu. 7) Výpočet čistých změn Zda dojde v systému k poklesu či nárůstu likvidity, je zjištěno čistými likviditními toky, a to jednak čistými nominálními toky (14) a čistými idiosynkratickými toky (15). • Čisté nominální toky: NET

nom t

= POS nomt − NEG nomt

(14)

Metodika

34

• Čisté idiosynkratické toky: NET

id

t

= POS id t − NEG id t

(15)

8) Zjištění celkové realokace, přerozdělení • Realokace u nominálních toků: TOT nomt

= POSnomt + NEG nomt − NET

nom

t

(16)

• Realokace u idiosynkratických toků: TOT

id

t

= POS id t + NEG id t

(17)

Dále budou v práci použity: • Makroekonomické veličiny HDP (jako procentní změna ve stálých cenách roku 2005), inflace (procentní změna průměrné cenové hladiny), nezaměstnanost (obecná míra nezaměstnanosti) čerpány ze statistického úřadu. • Poměrový ukazatel Likvidní aktiva/ aktiva celkem. • Absolutní hodnota vlastního kapitálu bank, absolutní hodnota celkových aktiv, obě v milionech Kč, čerpány z databáze Bankscope a výročních zpráv bank. Pro určení možné závislosti těsnosti mezi zkoumanými veličinami bude využit korelační koeficient. • Pearsonův korelační koeficient: rxy =

xy  2 x 

− x• y

− x  y 2  2

− y  

(18)

2

Hodnoty koeficientu se pohybují v rozmezí <-1; 1>. Hodnoty <0,7; 1> představují silnou pozitivní závislost, hodnoty blízko <-0,7; -1> naopak silnou negativní závislost. Hodnoty mezi <+-0,4; +-0,7> znamenají střední závislosti a hodnoty mezi <+-0,2; +-0,4> nízkou závislost. Hodnoty kolem 0 pak představují nulovou závislost. Koeficienty je nutné interpretovat v kontextu hladiny významnosti pomocí P-hodnoty. Typicky se pracuje s hladinou významnosti α= 0,05 (resp. 0,10) (Hindls a kol., 2007). Pro určení statistické významnosti v programu Gretl jsou zobrazeny u korelačních koeficientů hvězdičky (*) značící hladinu významnosti. Pro měření budou brána data bank patřících do velké a malé skupiny. Třídění do skupin vychází z klasifikace bank dle ČNB. Tyto dvě krajní skupiny

Metodika

35

jsou vybrány z důvodu, že možný determinant vývoje likvidity je dán i velikostí bank, odlišné výsledky obou skupin by tento předpoklad naplňovaly. Budou sledovány roční hodnoty likvidních aktiv mezi roky 1998–2011, jedná se tak o dlouhodobé časové řady. Vzhledem k tomu, že se vychází z meziroční změny likvidity, bude pro výpočet zahrnut i rok 1997. Pro banky, které vzniknou teprve v průběhu sledovaného období, bude pro rok před vznikem přiřazena hodnota 0, pro zohlednění jejich celkové tvorby likvidity. Hodnoty likvidních aktiv jsou vyjádřeny v české měně, použitá jednotka je milion. Nominální a idiosynkratické toky budou vyjádřeny procentem, resp. desetinným číslem, jako přírůstky, úbytky. Kromě analýzy je dále v práci použita metoda: komparace – pro srovnání výsledků skupin bank, metoda syntézy – pro formulování závěrů práce a metoda deskripce – zejména při sepsání teoretických východisek diplomové práce.

Výsledky

36

4 Výsledky Metodika byla aplikována na český bankovní sektor, konkrétně na banky malé a velké kategorie mezi roky 1998–2011 a to s ročními intervaly hodnot. Následující tab. 3 ukazuje banky spadajících ve sledovaném období do velké a malé skupiny bank.

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Česká spořitelna Československá obchodní banka Investiční a Poštovní banka Komerční banka Konsolidační banka UniCredit bank Air Bank Banka Haná Česká exportní banka eBanka Equa bank Evropsko-ruská banka Fio banka Fores Banka Hypoteční banka J&T BANKA LBBW Bank Moravia banka PPF banka Plzeňská banka Sberbank Union banka Universal banka Wüstenrot hypoteční banka

2000

1

Banka / rok

1999

Banky spadající do velké a malé skupiny mezi roky 1998–2011 1998

Tab. 3

● ● ● ● ●

● ● ● ● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

● ● ●

●

●

●

● ●

● ●

● ● ●

● ● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ●

● ● ●

● ● ●

● ● ●

● ●

● ●

●

●

● ● ●

● ● ●

● ● ●

●

●

●

●

●

●

● ● ● ● ●

● ●

●

● ●

●

●

●

● Banka v daném roce spadá do sledovaných skupin Zdroj: Vlastní zpracování, na základě podkladů ČNB o Zprávách dohledu.

Z tabulky vidíme, že pouze tři banky byly zastoupeny po celé sledované období, a to Česká spořitelna, ČSOB a Komerční banka, všechny patří do kategorie velkých bank. Některé banky zanikly z důvodu odnětí licence, např. Moravia banka, Universal banka. Jiné přešly do střední kategorie, např. Union banka, či Hypoteční banka. Některé banky se v průběhu sledovaného období přeměnily ze V práci je pracováno s nejnovějšími názvy bank, stručná charakteristika a změny názvů bank jsou uvedeny v Příloze 1. 1

Výsledky

37

specializovaných – Hypoteční banka – nebo zahraničních bank – LBBW Bank, Equa banka. Také jsou zde banky, které teprve v tomto sledovaném období vznikly a získaly licenci ČNB k výkonu činnosti, např. Wüstenrot hypoteční banka, Fio banka či Air Bank. V rámci sledovaného období byly rovněž banky, které naopak „spadly“ ze střední kategorie do kategorie malých bank. Jedná se o Českou exportní banku, Sberbank a LBBW Bank. Přesuny těchto tří bank byly všechny v totožném roce a to 2007. Důvodem je zvýšení hranice celkových aktiv, jež je měřítkem pro klasifikaci bank do skupin, ke které v tomto roce došlo. Původní hranice pro střední banky byla 20–100 mld. Kč hodnoty aktiv. Od roku 2007 však platilo 50–150 mld. Kč. I přesto, že se zvýšila hranice i pro velké banky, ze 100 na 150 mld. Kč, tato změna neměla vliv na strukturu stávajících velkých bank. I další roky docházelo ke zvyšování podmínek pro jednotlivé kategorie bank, konkrétně v roce 2009 se zvýšila hranice velkých bank na 200 mld. Kč, spodní hranice středních bank zůstala zachována. Toto zvýšení už nemělo žádný efekt na strukturu bankovního sektoru. Velké banky se tak zdají být stabilními institucemi s dostatečně velkou hodnotou aktiv, jež mnohonásobně převyšuje hraniční hodnoty. Hodnoty aktiv těchto velkých bank se pohybují cca mezi 700–900 mld. Kč. Jedinou výjimkou je UniCredit bank, jejíž hodnota celkových aktiv se pohybovala poměrně blízko hraničního pásma, navíc v již nesledovaném roce 2012 se posunula hranice velkých bank ještě výše na hodnotu 250 mld. Kč a tento trend může pokračovat a ústit v přesun této banky nakonec do kategorie středních bank. Kromě bank malé, střední a velké kategorie, kde hraje roli velikost bilanční sumy, jsou součástí bankovního sektoru dle ČNB rovněž pobočky zahraničních bank, specializované banky – stavební spořitelny a také jsou do celkového počtu započítány banky v nucené správě. Vývoj bank v celém bankovním sektoru nabízí graf 1. Graf 1

Počty bank v českém bankovním sektoru mezi lety 1998–2011 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

Velké

Střední

Malé

Pobočky zahr.

Specializované

Zdroj: Vlastní zpracování, dle podkladů ČNB o Zprávách dohledu.

Nucená správa

Výsledky

38

Z grafu je jasně patrný prvotní pokles bank v českém bankovním sektoru až do jeho minima v letech 2003–2004. Od roku 1998 docházelo k neustálému poklesu, zejména z důvodu odjímání licencí za špatné hospodaření. V 90. letech totiž vstoupilo do tohoto rozvíjející se odvětví mnoho malých bank, jež potom následně nevydržely tlak konkurence a rizik spojených s výkonem bankovní činnosti. Tato redukce bank pokračovala dále v již sledovaném období, kritickým rokem, jež nastartoval obrat v počtu bank je rok 2005. Jednoznačným důvodem byl vstup České republiky do EU (2004) a následně umožnění bank podnikat v rámci EU pomocí tzv. jednotné licence. Z grafu je jasně zřetelný neustálý růst poboček zahraničních bank, jež tak byly rozhodujícím faktorem pro celkový počet bank v sektoru. Počet velkých bank stejně tak stavebních spořitelen byl poměrně konstantní. Počet bank střední a malé kategorie dokonce v součtu klesal až do roku 2009, přičemž ještě ve sledovaném období docházelo navzájem k přelévání bank mezi oběma kategoriemi. Největší počet bank za sledované období v kategorii malých a velkých bank byl 13 a to v letech 1998, 2002 a 2010. Ovšem největší počet bank v těchto dvou skupinách neznamenal vždy rovněž největší hodnotu likvidních aktiv, ta byla sice v roce 2002 a to, 993 083 mil. Kč. Rok 2001 i s 10 bankami s hodnotou 992 928 mil. Kč zaostával jen nepatrně, zato rok 1998 (611 673 mil. Kč) a rok 2010 (672 393 mil. Kč) již výrazně. Následující tab. 4 ukazuje vývoj hodnoty likvidních aktiv velké a malé skupiny bank i za obě skupiny dohromady. Tab. 4

Hodnota likvidních aktiv dle jednotlivých skupin mezi roky 1998–2011 Likvidita dle skupin bank (mil. Kč) Rok 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Velká sk. 586 999 654 236 883 849 972 811 956 802 865 541 617 131 762 862 675 800 645 396 560 399 574 961 603 830 519 465

Malá sk. 24 675 09 993 18 207 20 117 36 281 25 544 37 618 23 593 29 304 59 403 64 849 58 750 68 563 17 186

Obě sk. 611 673 664 229 902 056 992 928 993 083 891 085 654 749 786 455 705 104 704 799 625 248 633 711 672 393 536 651

Zdroj: Vlastní zpracování, dle podkladů databáze Bankscope a výročních zpráv bank.

Pro získání likvidních ukazatelů pro výpočty nominálních a idiosynkratických toků likvidity bylo potřeba meziroční změny likvidity upravit o případné fúze

Výsledky

39

a akvizice během sledovaného období. Za sledované období docházelo k řadě fúzí, jež jsou v současnosti typickým prvkem nejen českého bankovního sektoru. Ale většina fúzí se nedotýkala sledovaných dat, poněvadž k fúzi docházelo buď sice mezi bankami sledovaných skupin, ale dohromady s pobočkami zahraničních bank. Příkladem může být např. sloučení České spořitelny se zahraniční pobočkou Erste Bank Sparkassen v roce 2000 či fúze Komerční banky se Societe Generale v roce 2002. Nedocházelo tak k započtení likvidity v čase t-1 dvakrát. Stejně případné sloučení malých bank s bankami ze středních kategorií nemělo na data vliv, např. sloučení eBanky a Raiffesen Bank v roce 2008. Fúze mezi bankami v rámci středních bank nebo zahraničních bank nemělo rovněž žádný vliv. Na základě dostupných dat tak byly provedeny pouze dvě úpravy prvotních změn likvidity, jednalo se o: • Odkup aktiv Banky Hané Investiční a Poštovní bankou mezi roky 1998– 1999. • Odkup aktiv Investiční a Poštovní banky Československou obchodní bankou mezi lety 1999–2000. Likvidita v čase t-1 banky odkupované byla odečtena od likvidity banky odkupující a byla přičtena bance odkupované, jak je psáno v metodice.

4.1 Nominální toky likvidity Na základě očištěných měr růstu likvidity byly získány jednak pozitivní nominální toky, tam kde byla git ≥ 0, jednak negativní nominální toky, tam kde git ≤ 0. Hodnoty obou nominálních toků pro obě skupiny bank dohromady ukazuje graf 2. Graf 2

Pozitivní a negativní nominální toky – obě sledované skupiny bank 0,4 0,3 0,2 0,1 0

POSnom obě sk.

NEGnom obě sk.

Zdroj: Vlastní zpracování.

Při pohledu na pozitivní nominální toky vidíme, že byly výraznější dva roky, a to rok 2000 a rok 2005. V těchto letech byl patrný největší nárůst likvidity.

Výsledky

40

Naopak nejmenší pozitivní přírůstek byl v roce 2006. Negativní toky měly rovněž dva výrazné body, jedná se o rok 2004 a pak i rok 2008. Tyto větší odchylky se následně promítly buď do pozitivních čistých nominálních toků v případě roku 2000 a 2005 nebo čistých negativních toků jako v roce 2004 a 2008. V průměrném hodnocení převyšovaly pozitivní toky nad negativními (viz blíže tab. 5), zejména díky roku 2000, kde bylo vytvořeno největší množství likvidity. Při pohledu na makroekonomický vývoj, byl rok 2000 charakterizován ekonomickým oživením, tempo růstu HDP se oproti roku 1999 zvýšilo 0 3,1 %. Stejně tak panovala v ekonomice nízká inflace. Úrokové sazby se neustále snižovaly, a docházelo tím i ke změně struktury klientských vkladů. Vzhledem k faktu, že na počátku sledovaného období v letech 1998–1999 byly úrokové sazby poměrně vysoké, koncentrovaly se vklady klientů do termínovaných položek, což tak nepředstavovalo větší problém rizika likvidity. Zároveň v té době bylo méně poskytnutých úvěrů, banky volné prostředky investovaly spíše do cenných papírů, což se dle ČNB mohlo následně odrážet v kumulaci likvidity. Rok 2000 byl naopak typickým velice nízkými sazbami a obratem v preferenci klientů na krátkodobé vklady, to nutně vedlo i k větší tvorbě likvidních aktiv. V dalších letech ekonomický růst pokračoval, ale daleko pomaleji, počáteční aktivita v bankovním sektoru byla zpomalena. Při dostatku likvidních aktiv byly další nárůsty likvidity minimální, což se odrazilo v poklesu pozitivních toků a velký nárůst zrealizovaných úvěrů vedl k odlivu likvidity, což potvrzuje i graf 2. Pokles sazeb v roce 2005 mohl banky při vyšší poptávce vkladů na požádání vést k tvorbě likvidity. Od roku 2007 byl vidět určitý útlum při tvorbě likviditních toků, důvodem je finanční krize. Navíc toto období bylo charakterizováno většími gapy mezi prodejní a kupní cenou na finančních trzích a rapidně tak vedlo ke snížení tržní likvidity. Pokles ukazatelů tržní likvidity je doložen obr. 4. Na čistém negativním toku v roce 2008 se mohlo podepsat i zavedení Basel II rokem 2007.

Obr. 4 Indikátory tržní likvidity Zdroj: ČNB, 2008/2009.

Výsledky

41

Vývoj likvidity mezi oběma skupinami byl ovlivněn v zásadě vývojem likvidity skupiny velkých bank. To dokládá i přiložený graf 3, kde je vidět jasná korelace s hodnotami za obě skupiny (graf 2). Graf 3

Pozitivní a negativní nominální toky – velká skupina bank 0,4 0,3 0,2 0,1 0

POSnom velká sk.

NEGnom velká sk.


Nepatrné odchylky byly vidět pouze v roce 1999 u negativních nominálních toků, zde byla hodnota NEGnom u velkých bank rovna 0 a tím byly NEGnom obou skupin ovlivněny pouze malými bankami. Stejná situace, již ne zcela patrná z grafu, byla i v letech 2006, kde jsou naopak nulové POSnom u velkých bank, nebo dále v letech 2001 a 2005, kde se opět jedná o nulové NEGnom velkých bank. Tyto nulové hodnoty znamenají, že ve sledovaném období došlo u všech bank skupiny buď jen k růstu, nebo jen k odlivu likvidity. V roce 2008 a 2010 byly díky malé skupině bank taženy pozitivní toky v agregovaných výsledcích v grafu 2 výše, opět se to nepatrně odrazilo v grafickém vyjádření. Velké banky měly v průměru daleko menší pozitivní toky než obě skupiny dohromady, zde byl patrný vliv malých bank. Samostatný vývoj skupiny malých bank ukazuje graf 4. Graf 4

Pozitivní a negativní nominální toky – malá skupina bank 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0

POSnom malá sk.

NEG nom malá sk.


Likvidní změny u malých bank se vyvíjely již odlišně. Byly zde patrné dva větší pozitivní nárůsty v letech 2002 a 2004. Na rozdíl od společných dat a velké

Výsledky

42

skupiny byly v průměru daleko vyšší pozitivní toky, jak je viditelné i z grafu. Pozitivní toky převažovaly nad negativními toky i mezi roky 2007–2009, i přes velký odliv likvidity v roce 2008. Tyto roky jsou charakteristické finanční krizí. U velké skupiny bank, resp. společných hodnot, je tomu naopak a převažují negativní toky, zejména v roce 2008, docházelo k odlivu likvidity. Tento protikladný vývoj by mohl signalizovat, že velké banky více spoléhají na získání likvidity při obchodování na mezibankovním trhu, a ve zmíněných letech, kdy došlo k poklesu tržní likvidity, mohly mít problém získat patřičné likviditní prostředky nebo, že byly nuceny likviditu použít. Malé banky byly i v recesi schopny zvyšovat bilanční sumy a to o značnou část, představovaly nejdynamičtější skupinu vzhledem ke zvyšování bilanční sumy a to nejen v letech ekonomického poklesu. V roce 2002 byl nárůst bilanční sumy téměř 50% a to se odrazilo i do nárůstu likvidních aktiv, aby si banky zachovaly určitý stabilní poměr. Důležité deskriptivní statistiky jednotlivých skupin i společných hodnot zmíněných v komentářích výše sumarizuje tab. 5. Tab. 5

Deskriptivní statistiky pro nominální toky Skupina bank Velká skupina Malá skupina Obě skupiny Velká skupina Malá skupina Obě skupiny Velká skupina Malá skupina Obě skupiny

Max

Min

Pozitivní toky 0,375 0,000 0,763 0,060 0,376 0,007 Negativní toky 0,303 0,000 0,551 0,005 0,298 0,001 Čistá změna 0,256 -0,287 0,758 -0,490 0,258 -0,265

Průměr

0,098 0,284 0,105 0,097 0,129 0,098 0,001 0,154 0,007


Na nominální toky je také možné pohlížet z hlediska celkového přerozdělení (realokace). Čisté změny likvidity nemusí odpovídat zcela aktivitě na trhu. Ovšem jak píší Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006), omezením určení realokace je, že nejsou zaznamenány protisměrné toky stejné výše u jedné banky. Následující graf 5 ukazuje hodnoty přerozdělení pro malé, velké i obě skupiny dohromady. Celkové přerozdělení je ovlivněno jak pozitivními tak negativními toky. Tedy čím vyšší oba tyto toky jsou, tím vyšší bude i přerozdělení a aktivita „trhu“. Naopak v případě jasných pozitivních resp. negativních toků, kde opozitní toky jsou zanedbatelné, je přerozdělení minimální. Likvidita byla buď vytvořena, nebo nastal její odliv. Z grafu 5 vidíme, že po většinu času byly aktivnější malé banky, zejména v roce 2007. V období

Výsledky

43

krize se zvyšovala aktivita u obou skupin bank. Je to dáno tím, že banky se snažily získávat potřebnou likviditu, ale toto získávání v době recese bylo mnohem obtížnější a docházelo i ke značnému odlivu likvidity. Graf 5

Realokace u nominálních toků pro všechny sledované skupiny bank 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

realokace obě sk.

realokace velká sk.

realokace malá sk.


Nominální toky likvidity jsou vhodné pro makroekonomické analýzy vývoje likvidity. Budou tak využity a analyzovány v kontextu některých makroekonomických ukazatelů pro určení možných determinantů likvidity. 4.1.1

Nominální toky a hospodářský růst

Jak pozitivní, tak negativní nominální toky reagovaly na hospodářský vývoj. Následující dva grafy, graf 6 a graf 7, ukazují hospodářský vývoj společně s těmito toky pro velkou skupinu bank. Grafy nominálních toků a HDP pro malou skupinu jsou pro stejné charakteristiky uvedeny jen v Příloze 2. Pozitivní nominální toky a HDP – velká skupina bank 0,4

8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 -2,0 -4,0 -6,0

0,3 0,2 0,1 0

POSnom velká sk. (levá osa)


HDP (pravá osa)

%

Graf 6

Výsledky Negativní nominální toky a HDP – velká skupina bank 0,4

8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 -2,0 -4,0 -6,0

0,3 0,2 0,1 0

NEGnom velká sk. (levá osa)

%

Graf 7

44

HDP (pravá osa)


Z obou grafů je viditelné, že likvidní toky reagují na vývoj HDP, ovšem nejedná se o úplné sledování vývoje HDP. To dokládají i korelační koeficienty mezi HDP a nominálními toky velké skupiny bank v tab. 6 a malé skupiny bank v tab. 7. Žádný sledovaný koeficient není statisticky významný ani na 10 % hladině významnosti. Tab. 6

Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s HDP Období t-1 t t+1

HDP POSnom velká sk. -0,1261 0,0561 -0,0886

HDP NEGnom velká sk. 0,2840 0,1798 -0,0648

HDP NETnom velká sk. -0,2495 -0,0664 -0,0221

Zdroj: Vlastní zpracování. Tab. 7

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s HDP Období t-1 t t+1

HDP POSnom malá sk. 0,2181 0,2432 0,0214

HDP NEGnom malá sk. -0,1395 -0,1190 0,1743

HDP NETnom malá sk. 0,2272 0,2336 -0,0794


Jedná se spíše o určité skokové zlomy, ale v době ekonomického růstu jsou vyšší a naopak v době poklesu nižší či v případě negativních toků přímo tento pokles kopírují. Tím, že na vývoj HDP reagují oba toky, jež jsou v konečném důsledku protikladné, závisí na výši obou, do jaké míry ovlivní čisté nominální toky, a tedy povedou buď k přírůstku či úbytku likvidity. Jak je poukázáno v teoretické části, to že oba toky sledují vývoj HDP je dán dvěma dimenzemi likvidity. Likviditou financování, která se zvyšuje při růstu ekonomické aktivity, je spojena zejména s potřebou ufinancování vyšší poptávky po úvěrech – vliv na vyšší tvorbu

Výsledky

45

pozitivních toků. Může docházet i k určitému předzásobení v očekávání růstu HDP. A likviditou tržní, jejíž držba je odvislá od možných výnosů z obchodů na finančních trzích a na jejich charakteristikách. A opět v případě vyšší ekonomické aktivity se na trzích objevují ziskovější profily, které vedou k odlivu likvidity – tedy vyšší tvorbě negativních toků. Naopak při poklesu dochází k tzv. flight to safety fenoménu a odlivy jsou menší, což dokládá i přiložený graf 7 v obdobích finanční krize. V případě že převáží efekt financování nad efektem tržní likvidity, převažuje rovněž držba likvidity nad možným ziskem. Z grafu je zřejmé, že z tohoto pohledu v roce 2000 převážil právě efekt financování, kdy se očekávala vyšší poptávka po úvěrech po proběhlé recesi, naopak v roce 2004 byl vyšší efekt tržní likvidity, tedy motiv zisku. I přesto, že se dále zvyšovala úvěrová emise, zvýšily se v daném roce výnosy na dluhopisových trzích, stejně tak docházelo po dlouhé době k nárůstu zisků na akciových trzích, tento fakt mohl banky motivovat k ukládání prostředků do cenných papírů a k financování úvěrů využívat získané předchozí likviditní rezervy. S rokem 2008 může být spojena snaha předzásobit se na období krize prostřednictvím obchodů na finančních trzích. I při zpětném pohledu na tab. 6 a 7 s korelačními koeficienty, u malých bank je vidět nepatrná pozitivní korelace u čistých toků – symbolizující převažující efekt financování. Naopak u velké skupiny bank je čistý tok lehce záporný, dokládající spíše vliv efektu tržní likvidity, což by korespondovalo s vyšším využíváním mezibankovního trhu právě velkou skupinou bank. 4.1.2

Nominální toky a inflace

Další možný faktor, který může ovlivňovat banky při tvorbě likvidity je inflace. Opět je proto zkoumán vztah mezi nominálními toky a inflací. Nejprve jsou zkoumány vztahy mezi pozitivními resp. negativními toky velké skupiny bank, výsledky ukazují graf 8 a graf 9. Pozitivní nominální toky a inflace – velká skupina bank 0,4

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0

0,3 0,2 0,1 0



inflace (pravá osa)

%

Graf 8

Výsledky

46

0,4

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0

0,3 0,2 0,1 0


%

Graf 9 Negativní nominální toky a inflace – velká skupina bank



Při prvotním pohledu na grafy se v některých částech zdá, že existuje jistá pozitivní korelace, ovšem v jiných částech grafu je zas vývoj negativní, není tak zcela jasné pouze na základě těchto grafů, zda mezi veličinami existuje určitá závislost. Proto byly vypočítány korelační koeficienty, prezentovány v následující tab. 8, které by mohly lépe určit případný vztah. Díky těmto koeficientům můžeme vidět, že opravdu zde jistá závislost existuje. V čase t však žádný z koeficientů není statisticky významný ani na 10% hladině významnosti. Nejvyšší hodnota koeficientu je u pozitivních toků, která naznačuje pozitivní vztah s inflací s nízkou intenzitou. Ovšem v případě zpoždění veličin nominálních toků vůči inflaci je patrné, že některé koeficienty jsou již statisticky významnými. U negativních toků pozorujeme statisticky významný koeficient na 10% hladině významnosti se střední intenzitou představující negativní vztah, kdy je veličina negativních toků zpožděna o jedno období. U pozitivních a čistých nominálních toků není ani při zpoždění žádný statisticky významný koeficient. Tab. 8

Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s inflací Období t-1 t t+1

inflace POSnom velká sk. 0,0163 0,2906 0,1629

inflace NEGnom velká sk. -0,4688 * -0,0877 -0,0218

inflace NETnom velká sk. 0,2828 0,2465 0,1223

Zdroj: Vlastní zpracování pomocí programu Gretl.

Můžeme říct, že v případě vyšší inflace budou i relativně vyšší pozitivní toky resp. čisté, díky nižším negativním tokům (dán negativním vztahem negativních toků a inflace). Tento vztah by se dal vysvětlit tak, že v případě vyšší inflace, rostou úrokové míry, tím rostou defaultní úvěry a banky drží více likvidity. Reakce bank na inflaci se však významněji projeví až se zpožděním jednoho období a to zejména nižším odlivem likvidity.

Výsledky

47

Poněkud odlišné výsledky nabízí skupina malých bank. Výsledky jsou prezentovány již pouze na základě koeficientů v tab. 9, neboť grafy opět nebyly zcela průkazné. Grafy nominálních toků malé skupiny bank s inflací jsou součástí Přílohy 3. Tab. 9

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s inflací Období t-1 t t+1

inflace POSnom malá sk. -0,2737 0,0961 -0,1011

inflace NEGnom malá sk. 0,6090 ** -0,3184 0,3074

inflace NETnom malá sk. -0,5198 * 0,2391 -0,2366


Zde jsou statisticky významné opět až koeficienty se zpožděním a to dokonce i na 5% hladině významnosti – u negativních toků, kde se ovšem na rozdíl od velké skupiny bank jedná o závislost pozitivní. Tedy, že vyšší inflace vede i k vyššímu odlivu likvidity. Vyšší intenzita u negativních toků v čase t-1 se následně odráží i do čistých toků a to v podobě statisticky významného koeficientu na 10% hladině významnosti s negativním vztahem. 4.1.3

Nominální toky a nezaměstnanost

Následně bude rozebrán vztah mezi nominálními toky a nezaměstnaností. Zvýšená nezaměstnanost může vést ke zhoršení bonity klientů, banky by tak měly mít vyšší tendenci ke zvyšování likvidity, aby dofinancovaly případné výpadky. Grafy pozitivních a negativních toků pro velkou skupinu bank nabízí graf 10 a 11.

0,4

10,0

0,3

8,0 6,0

0,2

4,0

0,1

2,0

0

0,0



nezaměstnanost (pravá osa)

%

Graf 10 Pozitivní nominální toky a nezaměstnanost – velká skupina bank

Výsledky

48

0,4

10,0

0,3

8,0 6,0

0,2

%

Graf 11 Negativní nominální toky a nezaměstnanost – velká skupina bank

4,0

0,1

2,0

0

0,0




Pro zjištění případné závislosti si opět vypomůžeme korelačními koeficienty v tab. 10. Navíc vývoj nezaměstnanosti byl za sledované období poměrně konstantní, vyjma poklesu mezi roky 2007–2008 na rozdíl od vývoje nominálních likvidních toků. Případná zjištěná korelace by tak opět byla pouze minimální. Tab. 10 Koeficienty korelace nominálních toků velké skupiny bank s nezaměstnaností Období t-1 t t+1

nezaměstnanost POSnom velká sk. 0,2424 0,2641 0,2360

nezaměstnanost NEGnom velká sk. -0,1289 -0,2297 -0,1133

nezaměstnanost NETnom velká sk. 0,2379 0,3109 0,2246


Korelační koeficienty naznačují určitou závislost a to přímou u pozitivních toků a nepřímou u negativních toků. Tedy obě vedou k tomu, že při zvýšení hodnot nezaměstnanosti by se měly zvýšit i pozitivní toky resp. snížit negativní toky, což se odráží i v pozitivní korelaci s čistými nominálními toky. Ale tyto koeficienty nejsou statisticky významné, ani při zpoždění veličin nepozorujeme statisticky významné koeficienty. Malé banky se liší od hodnot naměřených pro velké banky. K dispozici jsou opět jen korelační koeficienty v tab. 11. Grafy nominálních toků malé skupiny bank s nezaměstnaností jsou v Příloze 4. Výsledky naznačují, že veličiny v čase t pozitivních toků a nezaměstnanosti jsou nekorelované, nejasné hodnoty jsou i u čistých hodnot a negativních toků. Při zpoždění jednoho období se závislost zvyšuje, ale stále je statisticky nevýznamná. Jasnější hodnoty pozitivní závislosti v čase t-1 by korespondovaly s pozitivní závislostí i u velkých bank a s předpokládaným pozitivním vztahem souvisejícím se zhoršením bonity klientů. Navíc výraznější hodnoty závislosti se

Výsledky

49

zpožděním mohou dokládat fakt, že klienti nemají problém s bonitou ihned, neboť mohou využívat určitý čas své rezervy. Tab. 11

Koeficienty korelace nominálních toků malé skupiny bank s nezaměstnaností Období t-1 t t+1

nezaměstnanost POSnom malá sk. 0,3006 -0,0535 -0,0830

nezaměstnanost NEGnom malá sk. -0,2955 0,1820 0,1132

nezaměstnanost NETnom malá sk. 0,3690 -0,1357 -0,1190


4.2 Idiosynkratické toky likvidity Idiosynkratické toky vyjadřují, jak se jednotlivé banky liší od trendu odvětví, resp. trendu dané kategorie bank. Určují odlišnosti v bankovním chování na úrovni bankovního managementu. Následující graf 12 nabízí vývoj idiosynkratických toků pro velké banky. Graf 12 Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – velká skupina bank 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

POSid velká sk.

NEGid velká sk.


Graf naznačuje, že idiosynkratické toky velkých bank jsou poměrně značné jak u pozitivních tak negativních toků. Ovšem oba toky se téměř neliší od výsledků prezentujících u nominálních toků. Je tedy zřejmé, že velké banky sledují a reagují na vývoj ekonomické situace a v případě vyšších nominálních pozitivních toků jsou vyšší i idiosynkratické pozitivní toky. Tedy, že přívětivá ekonomická situace se následně odráží i do samotné politiky banky, jež se snaží ještě více vhodnou politikou vytěžit. Naopak v případě negativní ekonomické situace, prezentované v období krize od roku 2007 se vývoj idiosynkratických toků liší od vývoje nominálních toků. To by mohlo vést k tomu, že banky v době krize se více snaží svou politikou, specifickou strategií „přežít“ krizi a tvořit likviditní toky a působit tak proti odlivu likvidity způsobenou působením krize. Zcela odlišné výsledky nabízí graf 13 pro skupinu malých bank:

Výsledky

50

Graf 13 Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – malá skupina bank 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0

POSid malá sk.

NEGid malá sk.


Značné výkyvy negativních toků od roku 2006 jsou dány zejména vstupy nových bank do kategorie malých bank, kdy se následný trend odvíjí od výše likvidity vytvořené v tomto prvním roce u nové banky. Ostatní banky tak nutně ztrácejí na tuto novou banku, neboť její nárůst likvidity je 100%. Na rozdíl od nominálních toků, kde byl výsledný vývoj likvidity ovlivněn velkými bankami, graf obou skupin je do značné míry ovlivněn vývojem skupin malých bank, tento fakt ukazuje graf 14: Graf 14 Pozitivní a negativní idiosynkratické toky – obě skupiny bank 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0

POSid obě sk.

NEGid obě sk.


I v případě idiosynkratických toků se můžeme podívat na celkovou realokaci, tedy přerozdělení, které nám více napoví, které banky jsou při tvorbě idiosynkratických toků aktivnější, neboť samotný graf 14 je zkreslen vysokými negativními toky malých bank.

Výsledky

51

Graf 15 Realokace u idiosynkratických toků pro všechny sledované skupiny bank 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0

realokace obě sk.

realokace velká sk.

realokace malá sk.


Z grafu je patrné, že vyšší idiosynkratické toky jsou u malé skupiny bank. Banky jsou tak více aktivní, co se týče tvorby těchto toků. Vyšší aktivita vede následně i do vyšších pozitivních nominálních toků u malých bank. Vysoké hodnoty v posledních letech u malých bank jsou dány, jak bylo zmíněno zejména vstupy nových bank do odvětví. Idiosynkratické toky představují odlišnosti od trendu odvětví. Tyto toky jsou dány zejména specifickými strategiemi bank, skupin bank. V další části textu bude rozebrán vztah celkových aktiv, představující velikost banky a likvidních aktiv, jako doložení možné specifické strategie skupin bank, dle jejich velikosti ohledně přístupu k výši jejich likvidních aktiv. Stejně tak bude rozebrán vztah mezi vlastním kapitálem a likvidními aktivy, opět s možností existence specifické strategie skupin k přístupu řízení výše vlastního kapitálu vzhledem k výši likvidních aktiv. 4.2.1

Likvidita a hodnota celkových aktiv

Hodnota celkových aktiv bank reflektuje jejich velikost. Velikost banky jako jeden z determinantů likvidity určil např. i Bunda, Desquilbet (2008) a to s negativním vztahem. Tedy, že čím vyšší hodnota celkových aktiv (čím větší banka) tím méně likvidních aktiv. Následně bude zkoumán vztah likvidních aktiv s celkovými aktivy. Graf 16 a 17 ukazuje hodnoty pro velkou a malou skupinu bank.

Výsledky

52

1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0

3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0

likvidní aktiva velká sk. (levá osa)

mil. Kč

mil. Kč

Graf 16 Likvidní aktiva a celková aktiva – velká skupina bank

celková aktiva velká sk. (pravá osa)


mil. Kč

80000

300000 250000 200000 150000 100000 50000 0

60000 40000 20000 0

likvidní aktiva malá sk. (levá osa)

mil. Kč

Graf 17 Likvidní aktiva a celková aktiva – malá skupina bank

celková aktiva malá sk. (pravá osa)


U velké skupiny bank pozorujeme negativní vztah mezi veličinami a zcela opozitní vztah je dán u malých bank. Tab. 12 předkládá koeficienty korelace, které podporují získané grafické výsledky. Tab. 12 Korelační koeficienty mezi celkovými aktivy a likvidními aktivy pro obě skupiny bank a každou skupinu samostatně Korelace likvidní aktiva a celková aktiva Období t

Velká sk. -0,6670 **

Malá sk. 0,9595 ***

Obě sk. -0,5930 **


Všechny získané koeficienty jsou statisticky významnými alespoň na 5% hladině, u malé skupiny bank je dokonce statistická významnost na 1% hladině. Vidíme, že v případě vztahu za obě skupiny dohromady je určen negativní vztah, stejně jak jej určují Bunda, Desquilbet (2008). Tím je dáno, že čím větší bilanční suma, jež reflektuje velikost banky, tím méně likvidních aktiv. Negativní vztah u velkých bank by se dal vysvětlit tím, že čím vyšší je jejich suma, tím lepší

Výsledky

53

pozici na mezibankovním trhu banky získávají, tím silněji se „cítí“ a spoléhají na získání prostředků z mezibankovního trhu. Naopak silně pozitivní vztah je určen pro skupinu malých bank, což by vedlo k tomu, že v případě navýšení bilanční sumy u skupiny malých bank, dochází rovněž k navyšování sumy likvidních aktiv, aby si banky udržely určitý poměr, z tab. 13 je ale patrné, že se nejedná o konstantní poměr mezi likvidními aktivy a hodnotou celkových aktiv. Tab. 13

Poměr likvidních a celkových aktiv Rok

Velká sk.

Malá sk.

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

0,39 0,41 0,63 0,64 0,56 0,49 0,34 0,36 0,29 0,24 0,21 0,22 0,22 0,18

0,39 0,34 0,34 0,34 0,44 0,52 0,47 0,40 0,40 0,31 0,30 0,26 0,26 0,24


Z počátku sledovaného období více likvidity v poměru k celkovým aktivům drží velké banky. Rokem 2003 se to však obrací ve prospěch malých bank. Tento trend by mohl souviset jednak se změnou metodiky při řízení likvidity v roce 2002, vstupem České republiky do EU a lepším přístupem na mezinárodní trhy pro velké banky a dále se závěry zmínění výše při působení finanční krize. Kdy malé banky byly schopny dále navyšovat bilanční sumy, a tím, jak bylo určeno pozitivním korelačním vztahem s likvidními aktivy z tab. 12, i likvidní aktiva a vykazovat čisté pozitivní toky. Kdežto velké banky mohly spoléhat na získání likvidity na mezibankovním trhu, kde ale v daném období došlo k výraznému poklesu ukazatelů tržní likvidity. Banky tak měly méně likvidních aktiv, zároveň mohla mít vliv určitá strategie skupiny velkých bank, zjištěná grafickými výsledky a korelačním koeficientem, kdy růst bilanční sumy vede k poklesu likvidních aktiv. 4.2.2

Likvidita a vlastní kapitál

Opět při využití absolutních hodnot likvidních aktiv a absolutních hodnot vývoje vlastního kapitálu bude sledován možný vliv těchto dvou složek. Případně zjištěná korelace by mohla dokazovat fakt, že i změny v oblasti kapitálových

Výsledky

54

požadavků se následně odrážejí i ve výši likvidity. Vývoj těchto dvou složek pro velkou skupinu bank ukazuje graf 18.

1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0

likvidní aktiva velká sk. (levá osa)

300000 250000 200000 150000 100000 50000 0

mil. Kč

mil. Kč

Graf 18 Likvidní aktiva a vlastní kapitál – velká skupina bank

vlastní kapitál (pravá osa)


Z grafu je zřetelný negativní vztah mezi vlastním kapitálem a likviditou. Roli zde mohou hrát dvě teorie dokládající negativní vztah. Jednak se jedná o teorii finanční křehkosti prezentována Diamondem, Rajanem (1999) a teorii vytěsnění depozit představena Gortonem, Wintononem (2000). Která z těchto dvou teorií je příčinou, není již předmětem této práce. Je nutné podotknout, že tento negativní vztah by mohl hrát velkou roli při současném zvyšování a zpřísňování kapitálových požadavků v rámci regulačních opatření bank a negativně se tak promítnout do snižování likvidity. Zcela jiný průběh nabízí graf 19 pro malou skupinu bank.

80000

25000

60000

20000 15000

40000

10000

20000

mil. Kč

mil. Kč

Graf 19 Likvidní aktiva a vlastní kapitál – malá skupina bank

5000

0

0

likvidní aktiva malá sk. (levá osa)

vlastní kapitál (pravá osa)


Zde je naopak jasně patrný pozitivní vztah mezi kapitálem a likviditou banky. Malé banky jsou tak konzistentní s teoriemi, kde kapitál hraje roli transformátoru rizika, např. zastoupeny Allenem, Galem (2004) nebo Repullem (2004), kdy motivace k držbě kapitálu je v tomto případě mírnit rizika, i likviditní riziko. Což by logicky korespondovalo i s vývojem na grafu, kdy je vidět, že v době krize, kdy se působení rizik obecně zvyšuje je držba kapitálu

Výsledky

55

vyšší, tím i likvidity. Kapitál zároveň zvyšuje kapacitu únosnosti rizika. V tomto ohledu může být rozhodujícím faktem to, že malé banky při likviditních krizích musí spoléhat více sami na sebe a tudíž je jejich strategií pro zmírnění rizika likvidity držba větší hodnoty kapitálu. Vztahy vyplývající z předchozích grafů jsou doloženy koeficienty korelace v tab. 14. Oba koeficienty jsou statisticky významnými na 1% hladině a dokládají silnou negativní resp. pozitivní závislost. Tab. 14

Korelační koeficienty mezi vlastním kapitálem a likvidními aktivy pro obě skupiny bank a každou skupinu samostatně Korelace likvidní aktiva a vlastní kapitál Období t

Velká sk. -0,7389 ***

Malá sk. 0,8999 ***


Můžeme konstatovat, že sledované skupiny malých a velkých bank se řídí odlišnými strategiemi vzhledem k řízení výše likvidních aktiv a vlastního kapitálu.

4.3 Dílčí závěr V rámci sledovaného období se počet bank velmi měnil. Pouze tři banky byly přítomny za celou dobu pozorování. Jedná se o banky velké kategorie, kde se předpokládá větší stabilita a schopnost bránit se rizikům. Během sledovaného období se také celkově snižoval počet bank v sektoru až do roku 2004, kdy se od tohoto roku projevilo schválení konceptu jednotné licence, což jasně dokládá zvyšování počtu zahraničních bank a poboček. Naopak ostatní sledované subjekty zůstávaly buď na konstantní úrovni, nebo se jejich počet snižoval. Při analýze bylo zjištěno, že nejvyšší počet bank v kategorii malých a velkých bank, neznamenal také nejvyšší hodnotu likvidity. Při konstrukci nominálních toků pozitivních i negativních bylo prokázáno, že malé banky tvoří v průměru více likvidity (tedy vykazovaly vyšší pozitivní toky) než banky velké. A to i v době recese, kde byly schopny navyšovat bilanční sumu a tím i hodnotu likvidních aktiv na rozdíl od skupiny velkých bank. Ovšem malé banky nemají významné postavení na trhu a tím se vývoj v obou skupinách zásadně vyvíjel dle bank velké kategorie. Nominální toky byly analyzovány také s některými makroekonomickými veličinami. Bylo ukázáno, že likvidita bank reaguje na vývoj HDP, a to oba toky, díky působení jak likvidity financování, tak tržní likvidity. Při zkoumání vztahu mezi nominálními toky a inflací, byla zjištěna statisticky významná závislost střední intenzity a to v časovém zpoždění za inflací, jež by vedla k pozitivnímu vztahu s inflací u velkých bank a k negativnímu vztahu u malých bank.

Výsledky

56

Poslední makroekonomickou veličinou, která byla zkoumána společně s nominálními toky, byla nezaměstnanost. Zde byl předpoklad, že vyšší hodnoty nezaměstnanosti povedou k vyšší tvorbě likvidity. Což se projevilo i na základě zjištěných koeficientů korelace, které ovšem nebyly statisticky významnými. Vliv inflace a nezaměstnanosti nemůžeme tak řadit mezi hlavní faktory vývoje likvidity. Navíc pomocí koeficientů korelace nelze zjistit případnou kauzalitu, směr působení, jen závislost, resp. těsnost mezi danými veličinami. V kontextu idiosynkratických toků, jež byly značné pro obě skupiny sledovaných bank, se zkoumaly možné vztahy mezi likvidními aktivy a dalšími položkami bankovní rozvahy pro odhalení možných strategií. Výsledky naznačily, že ve sledovaném období skupiny bank měly své strategie a to navíc zcela protichůdné. Tyto strategie byly po celou dobu sledovaného období totožné. Skupina velkých bank vsázela více na přístup na mezibankovní trh a naopak malé banky vsázely více na vlastní tvorbu likvidity v aktivech. Na základě provedené analýzy a provedené sumarizace je možné odpovědět na výzkumnou otázku: Tvoří malé banky vyšší podíl rozvahových likvidních aktiv oproti skupině velkých bank? Ano je potvrzeno, že malé banky tvoří více rozvahové likvidity ve formě držby likvidních aktiv oproti bankám velkým. Tento fakt byl prokázán několika faktory: • Byly prokázány vyšší průměrné nominální pozitivní toky malých bank, než u kategorie velkých bank. • Vyšší hodnoty nominálních pozitivních toků byly vykázány malými bankami i v době krize. Banky byly schopny navyšovat dál bilanční sumy, představovaly dle ČNB nejaktivnější skupinu bank v sektoru, a vyšší bilanční suma se odrážela i do vyšší tvorby likvidity. • Při analýze idiosynkratických toků a možných strategiích specifických pro skupiny bank, bylo určeno, že malé banky s růstem bilanční sumy také tvoří více likvidních aktiv. Kdežto u velkých bank vedla vyšší bilanční suma k poklesu likvidních aktiv. Tento fakt je doložen i poměrem likvidních aktiv k celkovým aktivům, kdy od roku 2003 jasně hovoří při tvorbě, držbě likvidity ve prospěch malých bank.

Diskuse

57

5 Diskuse Práce použila metodiku autorek Valla, Saes-Escorbiac, Tiesset (2006), které pomocí nominálních a idiosynkratických toků analyzovaly francouzský bankovní sektor. V práci také dochází k závěru, že pozitivní toky v průměru převažovaly nad negativními, což vedlo ke kladným průměrným hodnotám čisté změny. Prováděly také analýzu v kontextu hospodářského vývoje, kde shodně s touto diplomovou prací poukazují na vliv jak likvidity financování, tak likvidity tržní. V případě závislosti mezi kapitálem a likviditou byly potvrzeny teoretické závěry, že tento vztah je nejednoznačný. Neboť dokonce v tom samém systému pouze mezi různými kategoriemi bank byly zastoupeny oba vztahy, jak negativní – představován např. autory Diamond, Rajan (1999), Gorton, Winton (2000) tak pozitivní – Allen, Gale (2004), Repullo (2004). Při zjišťování zda velikost banky hraje roli při tvorbě likvidity, se v diplomové práci vycházelo ze vztahu celkových a likvidních aktiv. Velikost bank jako možný faktor likvidity zařazovali i další autoři např. Bunda, Desquilbet (2008), jež stejně jak tato práce zjišťují negativní vztah. Tedy, že čím větší banka, tím méně likvidity tvoří, odkazují se na problematiku too big to fail, a to i z toho pohledu, že stačí, když se samotná banka považuje v systému za velkou. To je podstatné, neboť když se podíváme na velkou kategorii bank v českém sektoru, jsou ze světového hlediska velmi malými bankami vzhledem k výši bilanční sumy, ovšem v českém sektoru jsou dominantními a centrální banka je ochotna poskytnout jim případnou likviditu v problémových situacích, protože tvoří jádro systému. Vztah mezi likviditou a hospodářským vývojem kromě Vally, SaesEscorbiace, Tiesseta (2006) zkoumali i další autoři např. Bunda, Desquilbet (2008), Moore (2010), Vodová (2011b). Vlivem působení krize dochází dle Vodové (2011b), Bundy, Desquilbeta, (2008) obecně k poklesu likvidity, což potvrzuje i analýza v této diplomové práci. Mezi likviditou a inflací či nezaměstnaností většina autorů potvrzovala negativní vztah. Jednalo se např. o Hackethal, Rauch, Steffen, Tyrell (2010), Vodová (2011b) či Bunda, Desquilbet, (2008). Diplomová práce v tomto ohledu poskytuje opačné závěry, a to, že existuje jistý pozitivní vztah. Tedy čím vyšší inflace resp. nezaměstnanost tím vyšší hodnoty likvidity. Odlišné závěry se dají přikládat odlišnému pojetí zkoumané likvidity. Někteří autoři používali poměrové ukazatele (Vodová, 2011b) likvidity jiní např. vztah úvěry/ vklady (Moore, 2010). Touto odlišnou metodikou vznikají značné rozdíly. Odlišnosti mohou vznikat rovněž tím, že někteří zde zmiňovaní autoři pracují s vícerozměrnými regresními modely, kde uvažují všechny veličiny dohromady, kdežto tato diplomová práce pracuje vždy s každou veličinou a jejím vztahem k likviditě samostatně. Ovšem zjištěný negativní vztah není příliš silný, navíc

Diskuse

58

i např. Vodová (2011b) zkoumající český bankovní sektor dochází k závěru, že nezaměstnanost nebyla statisticky významnou veličinou mající vliv na likviditu. Autoři často pracují i s velikostí úrokové sazby z úvěrů, kde uvádí pozitivní vztah, tedy s poklesem sazeb dochází rovněž k poklesu, odlivu likvidity. Takto to uvádí např. (Vodová, 2011b), Bunda, Desquilbet, (2008). Ovšem nesmí být opomenuto, že zvýšením poptávky po úvěrech si banky nejprve musí likviditu vytvořit, pokud nedisponují značnými rezervami, aby bylo možné tyto úvěry z něčeho financovat, což vede k negativnímu prvotnímu vztahu. O nutnosti zvyšování likvidity při zvýšení poptávky po úvěrech hovoří i Valla, SaesEscorbiac, Tiesset (2006).

Závěr

59

6 Závěr Cílem práce bylo zhodnocení vývoje likvidity skupin bank za sledované období. Vývoj likvidity bank byl prezentován pomocí nominálních toků, jež jsou citlivé na makroekonomický vývoj a pomocí idiosynkratických toků odrážející specifické charakteristiky bank, jako obchodní strategie, politiku bank či izolované likviditní šoky. V kontextu s nominálními likvidními toky byly analyzovány některé makroekonomické veličiny jako HDP, inflace či nezaměstnanost. Na základě analýzy grafů a výsledků korelační analýzy (statisticky významnou byla pouze korelace nominálních toků s inflací) je patrné, že tyto veličiny samostatně nepředstavují hlavní faktor vývoje likvidity. Ovšem je jasné, že banky reagují na celkový ekonomický vývoj, jenž zahrnuje více faktorů, právě jako vývoj HDP, výši inflace, výši nezaměstnanosti, výši úrokových sazeb, vývoj měnového kurzu a jiné faktory. Při analýze idiosynkratických toků byly analyzovány vztahy mezi likvidními aktivy a celkovými aktivy a také vztah mezi likvidními aktivy a vlastním kapitálem pro zjištění případné odlišné strategie v řízení těchto veličin pro obě skupiny sledovaných bank. Potvrdilo se, že v daném sledovaném období malé banky při zvyšování bilanční sumy rovněž zvyšovaly i likvidní aktivy, kdežto velké banky měly vývoj přesně opačný – tedy při zvyšování bilanční sumy vykazovaly méně likvidních aktiv. Stejně tak odlišně se chovaly ve vztahu k vlastnímu kapitálu. Kde byl zjištěn pozitivní vztah u malé skupiny bank a negativní u velké skupiny. Z výsledků nominálních a idiosynkratických toků je zřejmé, že vývoj likvidity je ovlivněn působením obou těchto toků. Banky reagují na makroekonomický vývoj a stejně tak mají své vlastní strategie a politiky ve vztahu k řízení likvidních aktiv. Tyto odlišné strategie sledovaných skupin bank se navíc odrážejí rozdílně do hodnot obou zkoumaných toků. U skupiny velkých bank, díky přístupu a využívání mezibankovního trhu, se jejich specifické strategie odrážejí více do vývoje nominálních toků než do toků idiosynkratických. Neboť přístup na mezibankovní trh je citlivý na makroekonomický vývoj a v době krize indikátory tržní likvidity na mezibankovním trhu poklesly, což vedlo i k poklesu nominálních toků u skupiny velkých bank. Naopak u skupiny malých bank se jejich strategie odráží hlavně v idiosynkratických tocích, neboť nevyužívají přístupu na mezibankovní trh, ale volí strategii tvorby likvidity v aktivech a zprostředkovaně tak do vyšších hodnot nominálních toků. Při plnění stanoveného cíle byla stanovena i výzkumná otázka Tvoří malé banky vyšší podíl rozvahových likvidních aktiv oproti skupině velkých bank? Několika faktory bylo prokázáno, že opravdu malé banky tvoří více likvidity:

Závěr

60

• Byly prokázány vyšší průměrné nominální pozitivní toky malých bank, než u kategorie velkých bank. • Vyšší hodnoty nominálních pozitivních toků byly vykázány malými bankami i v době krize. Banky byly schopny navyšovat dál bilanční sumy, představovaly dle ČNB nejaktivnější skupinu bank v sektoru, a vyšší bilanční suma se dle zjištěné strategie skupiny malých bank odrážela i do vyšší tvorby likvidity. • Při analýze idiosynkratických toků a možných strategiích specifických pro skupiny bank, bylo určeno, že malé banky s růstem bilanční sumy také tvoří více likvidních aktiv. Kdežto u velkých bank vedla vyšší bilanční suma k poklesu likvidních aktiv. Tento fakt je doložen i poměrem likvidních aktiv k celkovým aktivům, kdy od roku 2003 jasně hovoří při tvorbě, držbě likvidity ve prospěch malých bank K závěru, že malé banky tvoří více likvidních aktiv oproti skupině velkých bank, došli i další autoři, např. Bunda, Desquilbet, (2008). Využili zejména poměrových ukazatelů a regresních modelů. Přínosem metodiky použité v této diplomové práci oproti statickým poměrovým ukazatelům jiných autorů je její dynamizace v podobě analýzy dvou toků zohledňující jiné pohledy na likviditu a určení celkového přerozdělení. Naopak možným omezením je práce pouze s aktivní stranou bankovní rozvahy. Analýza obou toků, stejně tak jak analýza makroekonomických veličin v kontextu nominálních toků, či položek rozvah bank prokázala odlišnosti u obou zkoumaných skupin. Je jasné, že obě kategorie bank jsou ovlivněny jinými faktory a jinak reagují na vnější vlivy. Na obě kategorie působí odlišné hybné síly. Největší rozdíl je patrný v odlišnosti zvolených strategií. Velké banky více využívaly přístupu na mezibankovní trh – z tohoto se také odvíjela strategie řízení likvidních aktiv vzhledem k výši bilanční sumy. Při vyšší hodnotě celkových aktiv, jež reflektuje velikost banky, se stávaly banky „většími hráči“ na tomto trhu a držely likvidních aktiv méně. Naopak strategií malých bank je vlastní tvorba a držba likvidních aktiv. Při růstu jejich bilančních sum logicky navyšovaly i likvidní aktiva. Otázkou je, zda se dá očekávat podobný vývoj a stejné strategie u obou skupin i v budoucnu. Klíčovým prvkem ovlivňující vývoj likvidity může být totiž zavedení ukazatelů likvidity v Basel III. Zmíněné ukazatele nutí banky držet více likvidity pro překlenutí krizových scénářů. Ukazatel krytí likviditou (LCR) se zaměřuje na krátkodobou likviditu a druhý ukazatel čistého stabilního financování (NSFR) na strukturální likviditu. Tyto požadavky na držbu likvidních aktiv by mohly vést ke změnám ve strategiích jednotlivých skupin. Ovšem v tomto ohledu musí být podotknuto, že ani jedna ze skupin neměla během sledovaného období problémy s likviditou, a to ani v době krize, z toho lze usuzovat, že banky drží patřičné množství likvidity. Strategie obou skupin byly navíc stejné po celou sledovanou dobu 15 let. Ve studiích ČNB ohledně

Závěr

61

dopadu zavedení Basel III na český bankovní sektor, ukazatel LCR splňovaly všechny testované subjekty, problém byl jen u ukazatele NFSR, tedy dlouhodobé likvidity. Je možné, že implementace těchto ukazatelů se projeví změnami ve strategiích až v delším období, ale vzhledem k obezřetnému a konzervativnímu přístupu českých bank v oblasti managementu, bude pozice pro implementaci těchto požadavků snazší. Problém by mohl být až zprostředkovaně a to implementací ukazatelů mateřskými společnostmi v zahraničí, jež by navíc mohly odčerpávat likviditu od dceřiných společností (bank v českém sektoru) pro získání potřebné hodnoty ukazatele. V teoretické části diplomové práce bylo doloženo, že se rozdíly mezi likviditou tržní a likviditou financování, tedy oběma pohledy na likviditu smazávají. Tento fakt může být potvrzen právě i zavedením likviditních ukazatelů Basel III. I přesto, že je po finanční krizi kladen důraz zejména na stabilitu systému jako celku, což může být spojeno spíše s pojetím likvidity tržní, regulatorní požadavky v Basel III kladou důraz na likviditu financování, tedy na likviditu jednotlivých subjektů. Podstatným faktem je, že systém jako celek se skládá z těchto dílčích subjektů. Basel III formulací ukazatelů zdůrazňující likviditu financování působí zprostředkovaně na stabilitu celého systému a tím likviditu tržní. Dá se rovněž konstatovat, že ukazatelé v Basel III nebudou jedinými regulatorními požadavky na banky. Dají se očekávat další nové ukazatele a zpřísnění požadavků ohledně řízení likvidity a ostatních rizik, a to jako výsledek celosvětového globalizačního procesu, existence EU a rovněž jako způsob protiopatření proti budoucím krizím, to opět může ovlivňovat strategie jednotlivých skupin bank a vývoj likvidity. V předkládané diplomové práci se pracovalo zejména s ekonomickými faktory, jež mohou mít vliv na vývoj likvidity. A to z pohledu makro-prostředí i mikro-prostředí. Případně byly zmíněny některé legislativní právní aspekty, mající vliv na vývoj likvidity (zavedení jednotné licence, změny metodik, vyhlášky ČNB apod.) Ovšem na vývoj likvidity, zejména strukturální mohou mít vliv i jiné faktory, např. faktory demografické. V tomto ohledu je možné podotknout, že právě v rámci sledovaného období se upozorňuje na zvýšení úvěrů na bytové potřeby z důvodu, že silná generace 70. let je ve věku zakládání rodin a hledání vlastního bydlení. Další významnými faktory působících na tvorbu likvidity jsou bezesporu i psychologické faktory. Zde jako příklad, který může hrát roli i v rámci sledovaného období, může být negativní psychické působení globální krize na obyvatele a tím i na úvěrování a ekonomickou aktivitu vůbec. Lidé jsou na každém kroku konfrontovány s negativními vlivy krize a i bez toho, aby sami měli finanční potíže. Uplatňují princip opatrnosti a nemusí být tak ekonomicky aktivní, žádat o úvěry apod., jako v případě, že by o existenci krizi neměli tušení. Toto specifické chování subjektů se může promítnout do struktury vkladů a úvěrů v době působení krize a těsně po ní a ovlivnit likviditu bank. Podrobnější analýza těchto dalších faktorů je však nad rámec předkládané práce.

Literatura

62

7 Literatura ALLEN, F., GALE, D. Financial Intermediaries and Markets. In Econometrica, 2004, vol. 72, no. 4, p. 1023–1061. BANK FOR INTERNATIONAL SETTLEMENTS. Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision [online]. 2008 [cit. 2012-10-22]. Dostupné na: . BANK FOR INTERNATIONAL SETTLEMENTS. History of the Basel Committee and its Membership. [online]. 2009 [cit. 2012-10-22]. Dostupné na: . BANK FOR INTERNATIONAL SETTLEMENTS. Basel III: International framework for liquidity risk measurement, standard and monitoring. [online]. 2010 [cit. 2012-10-22]. Dostupné na: . BONFIM, D., KIM, M. Liquidity risk in Banking? Is there herding? Working papers 18/2012, Banco de Portugal, 2012. BRUNNERMEIER, M. K, PEDERSEN, L. H. Market Liquidity and Funding Liquidity. In Review of Financial Studies, 2009, vol. 22, no. 6, p. 2201–2238. ISSN 1465-7368. BUNDA, I., DESQUILBET, J. B. The bank liquidity smile across exchange rate regimes. In International Economic Journal, 2008, vol. 22, no. 3, p. 361– 386. ISSN 1016-8737. CARUANA, J., KODRES, L. Liquidity in global markets. In Financial Stability Review – Special Issue on Liquidity, 2008, no. 11, p. 65–74. ISSN 16374681. CROCKETT, A. Market liquidity and financial stability. In Financial Stability Review – Special Issue on Liquidity, 2008, no. 11, p. 13–17. ISSN 16374681. ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA. Finanční stabilita [online]. 2003–2012a [cit. 2012-1026]. Dostupné na: . ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA. Zprávy o finanční stabilitě 2008/2009 [online]. 2008/2009 [cit. 2012-10-26]. Dostupné na: . ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA. Zpráva o výkonu dohledu nad finančním trhem 2011 [online]. 2012 [cit. 2012-10-22]. Dostupné na:
Literatura

63

cni_trh/souhrnne_informace_fin_trhy/zpravy_o_vykonu_dohledu/downl oad/dnft_2011_cz.pdf>. DIAMOND, W. D., RAJAN, R. G. Liquidity Risk, Liquidity Creation and Financial Fragility: A theory of banking. Working paper 7430, National Bureau of economic research. 1999. DOLEŽAL, J. Finanční účetnictví. Praha: Grada, 1992. 304 s. ISBN 80-85623-102. DREHMANN, M., NIKOLAOU, K. Funding liquidity risk: Definition and Measurement. BIS Working papers, no. 316. Bank for international Settlements, 2010. DVOŘÁČEK, J. Příspěvek k problematice ukazatelů likvidity. In Montanistica Slovaca, 1997, vol. 2, no. 1, p. 16–20. ISSN 1335-1788.

Acta

FIELDING, D., SHORTLAND, A. Political Violence and Excess Liquidity in Egypt. In Journal of Development Studies, 2005, vol. 41, no. 4, p. 542–557. GORTON, G., WINTON, A. Liquidity Provision, Bank Capital, and the Macroeconomy [online]. 2000 [cit. 2013-03-06]. Dostupné na: GRAUWE DE, P. Economicsof monetary union. 8. vyd. New York: Oxford, 2009. 290 s. ISBN 978-0-19-956323-4. HACKETHAL, A., RAUCH, C., STEFFEN, S., TYRELL, M. Determinants of Bank Liquidity Creation. Social Science Research Network [online]. 2010 [cit. 2013-03-07]. Dostupné na: . HAMPEL, D., BLAŠKOVÁ, V., STŘELEC, L. Ekonometrie 2. 1. vyd. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2011. 147 s. ISBN 978-80-7375-540-9. HINDLS, R., A KOL. Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. INSTITUTE OF INTERNATIONAL FINANCE. Basel III – Liquidity Standards IIF Preliminary Analysis. 2010. 12 s. JÍLEK, J. Finanční rizika. Praha: Grada, 2000. 635 s. ISBN 80-7169-579-3. KAŠPAROVSKÁ, V. Řízení obchodních bank – vybrané kapitoly. 1. vyd. Praha: C. H. Beck, 2006. 339 s. ISBN 80-7179-381-7. KOMERČNÍ BANKA. Výroční zpráva 2011 [online]. 2012 [cit. 2012-10-26]. Dostupné na: .

Literatura

64

LAŠTŮVKOVÁ, J. Možnosti měření bankovní likvidity. [CD-ROM]. In PEFnet 2012. s. 62. ISBN 978-80-7375-669-7. MOORE, W. How do financial crises affect commercial bank liquidity? Evidence from Latin America and the Caribbean. MPRA Paper, no. 21473, Munich Personal RePEc Archive, 2010. NIEDERMAYER, L., A KOL. Změny bankovní regulatoriky a dopad na banky působící v ČR. Česká bankovní asociace [online]. 2010 [cit. 2012-10-26]. Dostupné na: . PAVLÍK, Z. Potenciální dopady nové bankovní regulace na bankovní sektor v České republice. VŠE v Praze, 2010. PETRJÁNOŠOVÁ, V. Bankovní management. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 2004. 124 s. ISBN 80-210-1471-7. POORMAN, F., JR. Measuring and modeling liquidity risk. New ideas and metrics [online]. 2005 [cit. 2012-10-22]. Dostupné na: PŮLPÁNOVÁ, S. Komerční bankovnictví v České republice. Praha: Oeconomica, 2007. 338 s. ISBN 978-80-245-1180-1. REPULLO, R. Capital requirements, market power, and risk-taking in banking. In Journal of Financial Intermediation, 2004, vol. 13, no. 2, p. 156–182. ISSN 1042-9573. REVENDA, Z. Centrální bankovnictví. 3. aktual. vyd. Praha: Management Press, 2011. 558 s. ISBN 978-80-7261-230-7. REVENDA, Z., A KOL. Peněžní ekonomie a bankovnictví. 5. aktual. vyd. Praha: Management Press, 2012. 423 s. ISBN 978-80-7261-240-6. TOMŠÍK, V. Basel III: Dopad do českého bankovního sektoru. Česká národní banka [online]. 2011 [cit. 2012-10-26]. Dostupné na: VALLA, N., SAES-ESCORBIAC, B., TIESSET, M. Bank liquidity and financial stability. In Financial Stability Review, 2006, no. 9, p. 89–104. ISSN 16366964. VENTO, G. A., LA GANGA, P. Bank Liquidity Risk Management and Supervision: Which Lessons from Recent Market Turmoil? In Journal of Money, Investment and Banking, 2009, no. 10, p. 79–126. ISSN 1450-288X. VODOVÁ, P. Liquidity ratios of banks in the Czech Republic. 8th International scientific conference Financial management of firms and financial institutions, VŠB-TU Ostrava, Faculty of economics, Finance department, 6th–7th September 2011. 2011a.

Literatura

65

VODOVÁ, P. Liquidity of Czech Commercial Banks and its Determinants. In International Journal of mathematical models and methods in applied sciences, 2011b, vol. 5, no. 6, p. 1060–1067. ZIEGLER, K., a kol. Finanční řízení bank. 2. vyd. Praha: Bankovní institut vysoká škola, 2006. 204 s. ISBN 80-7265-094-7. Opatření České národní banky č. 2 ze dne 27. dubna 2001 o standardech řízení likvidity

Datové zdroje využité pro získání dat, rozdělení bank do skupin a k hodnocení: BANKSCOPE DATÁBAZE ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA. Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem 2006– 2011 [online]. [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: . ČESKÁ NÁRODNÍ BANKA. Zprávy o výkonu dohledu nad finančním trhem 1997– 2005 – Archiv [online]. Leden 2012 [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: . ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD. Makroekonomické statistiky. [online]. [cit. 2012-0407]. Dostupné na: EQUA BANKA. Důležité dokumenty [online]. [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: . HYPOTEČNÍ BANKA. Zprávy o hospodaření, dokumenty [online]. [cit. 2012-0407]. Dostupné na: . PPF

BANKA. Výroční zprávy [online]. [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: .

SBERBANK. Výroční zprávy a hospodářské výsledky [online]. [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: . UNICREDITBANK. Výroční zprávy [online]. [cit. 2012-04-07]. Dostupné na: .

Přílohy

66

8 Přílohy Příloha 1 Příloha 2 Příloha 3 Příloha 4

Stručná charakteristika zkoumaných bank spadajících do sledovaného období

67

Pozitivní a negativní nominální toky s HDP – malá skupina bank

69

Pozitivní a negativní nominální toky s inflací – malá skupina bank

69

Pozitivní a negativní nominální toky s nezaměstnaností – malá skupina bank

70

Přílohy

67

Příloha 1 Stručná charakteristika zkoumaných bank spadajících do sledovaného období

Skupina velkých bank: Česká spořitelna, a. s. – založena roku 1825, za celé sledované období spadá do kategorie velkých bank; v roce 2000 se sloučila se zahraniční pobočkou Erste Bank Sparkassen. Československá obchodní banka, a. s. (ČSOB) – na českém bankovním trhu působí od roku 1964, stabilně patří do skupiny velkých bank; v roce 2000 převzala aktiva Investiční a poštovní banky. Investiční a Poštovní banka, a. s. – vznikla sloučením Investiční a Poštovní banky v roce 1994, na trhu působila až do roku 2002, kdy ji byla odňata licence; v roce 2000 prodala své aktiva ČSOB a v roce 1998 naopak skoupila aktiva banky Haná. Komerční banka, a. s. – třetí stabilní člen velké skupiny během pozorovaného období; v roce 2002 se sloučila také se zahraniční pobočkou a to Societe Generale. Konsolidační banka, s. p. ú. – jednalo se o státní peněžní ústav; v roce 2001 byla banka převedena na Konsolidační agenturu, která ale rokem 2007 zaniká a působnost přebírá Ministerstvo Financí. UniCredit bank Czech Republic, a. s. – banka vznikla až v roce 2007 a to sloučením s bankou střední velikosti, Živnostenskou bankou; před sloučením vystupovala jako HVB Banka Česká republika; do velké kategorie, která je zkoumanou kategorií se banka dostala až v roce 2002, před tím byla vedena jako banka střední velikosti. HVB Banka nebyl původní název, v době založení v roce 1996 se jednalo o Vereinsbank. Skupina malých bank Air Bank, a. s. – založena v roce 2011. Banka Haná, a. s. – založena roku 1990; v roce 2000 ji byla odebrána licence, ale již v roce 1998 prodala aktiva Investiční a Poštovní bance a prováděla minimální aktivity. Česká exportní banka, a. s. – do kategorie malých bank se dostala až v roce 2007, předtím vystupovala jako banka střední velikosti. eBanka, a. s. – založena v roce 1991 jako Zemská banka, v roce 1997 poprvé měnila jméno a to na Expandia banku, poté v roce 2001 na eBanku; v roce 2008 se sloučila s bankou Raiffeisenbank a na trhu dále působila již jen tato banka a to ve střední kategorii. Equa bank, a. s. – do roku 1999 byla evidována jako zahraniční banka pod jménem IC banka; v roce 2007 se sloučila s Banco Popolare, a dále nesla tento název, v roce 2011 je již vedena jako Equa banka.

Přílohy

68

Evropsko-ruská banka, a. s. – na trh vstoupila v roce 2008 původně jako zahraniční banka s názvem Banka mezinárodní spolupráce. Fio banka, a. s. – založena až v roce 2010. Foresbank, a. s. – založena v roce 1991, ale již v roce 1999 ukončila svou činnost. Hypoteční banka, a. s. – banka původně vystupovala jako specializovaná banka pod jménem Regiobanka, dále jako Českomoravská hypoteční banka, do kategorie malých bank se dostala v roce 2000; v roce 2003 získala statut střední banky a roku 2006 změnila jméno pouze na Hypoteční banku. J&T BANKA, a. s. – také do roku 1999 vedena jako zahraniční banka, další roky stabilně působila v kategorii malých bank, až v roce 2011 se přesouvá do kategorie středních bank. LBBW Bank CZ, a. s. – opět do roku 1999 vedena jako zahraniční banka pod názvem Interbanka, v roce 2004 změnila název na BAWAG Bank a o rok později se sloučila se zahraniční pobočkou BAWAG International a posunula se do kategorie středních bank, ovšem v roce 2007 působí znovu v kategorii malých bank a od následujícího roku pod jménem LBBW Banka. Moravia banka, a. s. – banka nepůsobila na trhu dlouho, činnost zahájila v roce 1992, a v roce 1999 ji byla odňata licence. PPF banka, a. s. – při založení v roce 1992 se jednalo o První městskou banku, v roce 2004 změnila název na PPF banku; v roce 2011 se posunula do kategorie středních bank. Sberbank CZ, a. s. – opět banka do roku 1999 vedena jako zahraniční banka a to ještě pod jménem Volksbank, v roce 2003 se posunula do kategorie středních bank, ale od roku 2007 opět vedena jako banka malé velikosti, až v roce 2011 se opět dostala do kategorie středních bank, v roce 2013 změnila název na Sberbank. Union banka, a. s. – založena v roce 1991, v roce 2000 se posunula do středních bank, ale již v roce 2003 ji byla odňata licence. Universal banka, a. s. – založena v roce 1993, v roce 1999 ukončila činnost. Wüstenrot hypoteční banka, a. s. – banka vznikla až v roce 2002 a konzistentně byla řazena do kategorie malých bank.

Přílohy

69

1

8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 -2,0 -4,0 -6,0

0,8 0,6 0,4 0,2 0

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

NEG nom malá sk. (levá osa)

8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 -2,0 -4,0 -6,0

%

HDP (pravá osa)

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0

%

POS nom malá sk. (levá osa)

%

Příloha 2 Pozitivní a negativní nominální toky s HDP – malá skupina bank

HDP (pravá osa)

Zdroj: Vlastní zpracování. Příloha 3 Pozitivní a negativní nominální toky s inflací – malá skupina bank 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0

POS nom malá sk. (levá osa)


Přílohy

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0

NEGnom malá sk. (levá osa)

%

70


Zdroj: Vlastní zpracování. Příloha 4 Pozitivní a negativní nominální toky s nezaměstnaností – malá skupina bank 10,0 8,0

0,6

6,0

0,4

4,0

0,2

2,0

0

0,0

POSnom malá sk. (levá osa)

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

%

1 0,8


10,0 6,0 4,0 2,0 0,0

NEG nom malá sk. (levá osa)



%

8,0

Faktory vývoje likvidity ve skupinách vybraných bank

Recommend Documents