Opis metody badawczej

Propozycję koordynacji nadzoru nad instytucjami kredytowymi na poziomie po-nadnarodowym zaczęto rozważać jako realne rozwiązanie dopiero w reakcji na kryzys finansowy. Kwestia ta przez długi czas pozostawała kontrowersyjna, a po-trzebę zaostrzenia wymogów ostrożnościowych analizowano w kontekście kon-kurencyjności europejskich instytucji kredytowych na arenie międzynarodowej. W procesie negocjacji kształtu nowej sieci bezpieczeństwa chęć zwiększania wy-mogów ostrożnościowych często ścierała się z obawą o rentowność banków, brak jednak było oceny wypadkowego wpływu na sektor bankowy.

Celem rozdziału piątego jest ocena kondycji finansowej europejskiego sektora bankowego w świetle budowy nowej sieci bezpieczeństwa finansowego i weryfi-kacja hipotez postawionych w pracy (hipotezy głównej i hipotez szczegółowych). Stąd stworzony został autorski miernik syntetyczny, za pomocą którego dokona-no oceny wpływu reformy nadzoru w ramach pierwszego filaru unii bankowej na kondycję finansową instytucji kredytowych. Badaniem objęto zarówno okres sprzed wybuchu kryzysu finansowego (2006–2008), jak i fazę powolnego wycho-dzenia z niego (2009–2017).

5.1. Opis metody badawczej

W  opracowaniu skonstruowany został miernik pozwalający całościowo ocenić wpływ zaostrzonych wymogów kapitałowych i płynnościowych na kondycję finan-sową instytucji kredytowych w Europie. Zaproponowane podejście jest unikatowe w swojej naturze, gdyż zakłada zestawienie ze sobą parametrów weryfikujących zdolność instytucji kredytowych do pokrywania ponoszonych strat, płynność oraz dochodowość ich operacji. Zagregowany miernik służyć może zatem do badania zmian kondycji instytucji kredytowej zarówno z perspektywy inwestorów, jak i in-stytucji nadzoru.

Dotychczas prowadzone badania skupiały się albo na rentowności, albo na bezpieczeństwie funkcjonowania instytucji kredytowych. Na uwagę w tym kon-tekście zasługuje kwartalna publikacja EBA, Risk Dashboard, która poddaje anali-zie zarówno wskaźniki weryfikujące poziom kapitalizacji instytucji kredytowych, ekspozycję na ryzyko, rentowność, jak i płynność (European Banking Authority, 2018a). Niemniej jednak EBA wspomniane miary ocenia osobno i nie definiuje zbiorczego wpływu zmian zachodzących w  środowisku regulacyjnym i  ekono-micznym na pozycję europejskich instytucji kredytowych.

Innym istotnym badaniem w  kontekście bezpieczeństwa funkcjonowania europejskich instytucji kredytowych jest coroczny paneuropejski stress-test in-stytucji kredytowych, przeprowadzany przez EBA we współpracy z ESRB, EBC oraz KE (European Banking Authority, 2011). W  badaniu tym weryfikowana jest zdolność instytucji kredytowych do absorpcji strat ponoszonych w konse-kwencji zmiany warunków zewnętrznych. Przyjęte w analizie założenia obejmu-ją drastyczne pogorszenie się parametrów makroekonomicznych względem ich prognoz na ten sam rok (European Central Bank, 2011). Zgodnie z założeniami dla stress-testu na dany rok pogorszeniu ulegają różne parametry. Następuje rów-nocześnie:

■ wzrost oprocentowania emitowanych obligacji skarbowych państw UE; ■ spadek cen akcji notowanych na europejskich giełdach;

■ spadek cen na rynkach nieruchomości oddziałujący z różną siłą na poszcze-gólne kraje UE;

■ wzrost kosztów pożyczek na rynkach międzybankowych;

■ pogorszenie warunków egzogenicznych, przejawiające się spadkiem pozio-mu konsumpcji i inwestycji w UE oraz aprecjacją EUR względem USD. Celem corocznych stress-testów jest weryfikacja zdolności instytucji kredyto-wych do przetrwania wymienionych wyżej niekorzystnych warunków. Badanie identyfikuje instytucje kredytowe, które mogą być słabo przygotowane na zmia-nę warunków ekonomicznych, a w gestii narodowych instytucji nadzorczych jest wydawanie rekomendacji względem konieczności dokapitalizowania zagrożonych podmiotów. Należy zatem stwierdzić, że również w  wypadku stress-testów EBA kwestia rentowności analizowanych podmiotów jest pomijana, a cała uwaga po-święcona jest ich zdolności do absorpcji strat.

Wykorzystanie syntetycznego miernika do oceny pozycji ekonomicznej insty-tucji kredytowych zaproponował T. Siudek (2006). W badaniu przeanalizował on zespół 34 wskaźników determinujących sytuację finansową banków spół-dzielczych w świetle zmian wartości aktywów, płynności, rentowności i poziomu kosztów. Zastosowanie miernika syntetycznego miało, według autora, stanowić narzędzie do obiektywnego porównywania pozycji finansowych instytucji kre-dytowych. W założeniach badanie to było zatem do pewnego stopnia zbieżne z moim, jednak nie odnosiło się ono do analizy parametrów ostrożnościowych, mających duży wpływ na kondycję finansową instytucji kredytowych. Badanie skupiało się również na niewielkich podmiotach spółdzielczych działających na

terytorium Polski i nie dotyczyło systemowo ważnych podmiotów europejskiego sektora bankowego, które w największym stopniu odczuwają zmiany w środowi-sku regulacyjnym.

Wykorzystanie miernika syntetycznego do analizy porównawczej instytucji kredytowych zaproponowała również M. Konopka (2011). W  przedstawionym przez siebie opracowaniu skonstruowała zagregowany miernik rozwoju ekonomi- cznego, za pomocą którego porównała rozwój pięciu instytucji kredytowych z pol-skiego sektora bankowego w latach 2001–2009. Badanie to w sensie metodolo-gicznym było do pewnego stopnia zbieżne z proponowanym przeze mnie, autorka nie podała jednak cech uwzględnionych w badaniu, zaś rozmiar próby i zakres czasowy objęty analizą prezentował znacznie mniejszą skalę.

W  niniejszym opracowaniu przedstawiono propozycję badania mającego na celu możliwie obiektywną ocenę zmian kondycji instytucji kredytowych europej-skiego sektora bankowego w świetle zmian zachodzących w środowisku regulacyj-nym. Jako narzędzie tej analizy zaproponowano jedną z metod ilościowych analizy ekonomicznej – wielowymiarową analizę porównawczą (WAP). Terminem tym określa się metodę, która równocześnie stara się analizować co najmniej dwa pa-rametry charakteryzujące przedmiot badania (Dimitruk, Gawinecki, 2017, s. 106). Jej zaletą jest możliwość przeanalizowania aspektów badanego obiektu, które nie mogą zostać bezpośrednio zmierzone. Na tej podstawie możliwe jest zbudowanie miernika syntetycznego, który charakteryzuje badane obiekty jedną wartością, co umożliwia ich hierarchizację (Panek, 2009, s. 58–74).

W kontekście analizy ekonomicznej cechami składającymi się na prowadzoną analizę wielowymiarową są często wskaźniki finansowe. Parametry te odzwiercie-dlają różne relacje między poszczególnymi pozycjami sprawozdań finansowych podmiotów gospodarczych, jednak ich wartości stają się pomocne w ocenie tych podmiotów dopiero w porównaniu z innymi (Gostkowska-Drzewicka, 2015, s. 54). Jak jednak wskazuje E. Nowak (1997, s. 113–116), porównywanie przedsiębiorstw względem jednego parametru jest często niewystarczające, by prawidłowo od-zwierciedlić złożoność ich struktur i ich faktyczną kondycję finansową. Aby zatem przeprowadzić porównanie podmiotów scharakteryzowanych równocześnie wie-loma wskaźnikami, potrzebne jest zbudowanie miary syntetycznej.

Budowa zagregowanego miernika to proces składający się z  kilku etapów. Pierwszym jest wybór wskaźników, które będą składowymi budowanego miernika syntetycznego. Dla przeprowadzenia analizy wielowymiarowej szczególnie istotny jest dobór cech poddawanych badaniu, które muszą charakteryzować najważniej-sze z perspektywy badania właściwości obiektu oraz nie mogą być ze sobą skore-lowane (Tarka, 2010, s. 197–203). Następnie konieczne jest ich przyporządkowa- nie do trzech grup, dokonywane pod kątem ich pożądanej wartości – wskaźniki, które powinny przyjmować wartości jak najwyższe, nazywane są stymulantami, zaś te, których pożądane wartości są jak najniższe, destymulantami (Łuniewska, Tar-czyński, 2006, s. 12). Trzecią kategorię stanowią nominanty, czyli parametry, które powinny osiągać konkretną wartość bądź też wartość z pewnego przedziału. Taka

kategoryzacja cech badanego obiektu jest niezbędna, by ocenić, czy dany wskaźnik będzie powiększał, czy też pomniejszał wartość miernika zagregowanego.

Drugim istotnym dla jakości miary syntetycznej wyborem jest przyjęcie metody, według której cechy badanych obiektów będą agregowane do wspólnej wartości. Proces ten sprowadza się do uporządkowania cech badanego obiektu, co wyma-ga sprowadzenia ich do wartości porównywalnych, a następnie ich zsumowania. W zadaniu tym pomocne są liniowe metody porządkowania obiektów charaktery-zowanych zestawem wskaźników (Rosińska-Bukowska, 2012b, s. 400). W procesie porządkowania cechy muszą zostać poddane normalizacji1.

Wyróżnia się trzy metody stosowane w procesie normalizacji – metody ran-gowania, metody wzorcowe oraz bezwzorcowe (Marcinkowska, 2012, s. 23–26). W metodach rangowania wartość każdej z cech zostaje zastąpiona jej miej-scem w rankingu jednostek utworzonym względem tej cechy. W metodach wzor-ca rozwoju wartość każdej cechy odnoszona jest do wartości wzorcowej, często będącej najlepszą wartością cechy osiąganą przez badane podmioty –  wartości wskaźników zastępowane są zatem odległościami od wzorca.

W przypadku metod bezwzorcowych stosowana jest metoda sum standaryzo-wanych, polegająca na zsumowaniu standaryzowanych wartości cech dla każdego badanego obiektu, a  następnie skonstruowaniu względnego wskaźnika rozwoju dla tych obiektów, umożliwiającego uzyskanie wartości porównywalnych (Ko-walczyk-Rólczyńska, 2016, s. 94–96). Należy podkreślić, że normalizacji poddane muszą zostać również miary odległości obliczane w metodach wzorcowych – pro-ces ten ma zapewnić addytywność uzyskanych wartości, by mogły one zostać za-gregowane w mierniku syntetycznym.

Metody WAP umożliwiają przeprowadzenie kompleksowej analizy obiek-tów, które prawidłowo scharakteryzować można jedynie zespołem wskaźników. Umożliwiają one zatem uniknięcie nadmiernych uproszczeń, które mogą prowa-dzić do nieprawidłowej oceny badanych obiektów. Wadą tego rozwiązania jest niewątpliwie liczba danych, która musi zostać zgromadzona i poddana selekcji (Dziekański, 2013, s. 151). Problem ten ma szczególne znaczenie w kontekście analizy przedsiębiorstw, które stosować mogą różne metody rachunkowości i  sprawozdawczości finansowej (Rosińska-Bukowska, 2012b, s.  388). Trudne może okazać się również jednoznaczne rozgraniczenie cech na stymulanty, de-stymulanty i nominanty oraz wskazanie dla nich przedziałów wartości pożąda-nych. Dodatkową trudnością w analizie wielowymiarowej jest jej wrażliwość na błędy metodologiczne i obliczeniowe. Możliwe jest oszacowanie dobrych war-tości miernika zagregowanego dla niektórych podmiotów w konsekwencji ze-stawienia ich z podmiotami w wyjątkowo złej kondycji finansowej (w wypadku wykorzystania np. metody rangowania) bądź też przeoczenia silnej korelacji wy-stępującej między analizowanymi cechami.

1 Normalizacja oznacza proces sprowadzania cech do wartości niemianowanych o jednako-wym rzędzie wielkości.

5.2. Prezentacja wskaźników wybranych