Стратегия совершенствования управления ликвидностью коммерческого банка в условиях перехода к Национальному нормативу (НКЛ) и геополитических вызовов (2022–2025 гг.)

ПРИОРИТЕТ №1: РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ.

Системно значимые банки РФ с 2016 года обязаны соблюдать базельский норматив краткосрочной ликвидности (НКЛ или LCR), минимально допустимое значение которого составляет 100%. Однако в ответ на кардинальные изменения на финансовом рынке и необходимость калибровки под национальные стресс-сценарии, Банк России планирует внедрить собственный Национальный норматив краткосрочной ликвидности (ННКЛ), который для системно значимых кредитных организаций (СЗКО) должен достигнуть 100% с 1 января 2026 года. Этот переход не просто смена формулы, а стратегический сдвиг, требующий от банков полной перестройки политики управления активами и пассивами, что делает задачу совершенствования ликвидности в современных условиях критически актуальной, поскольку игнорирование новых требований в условиях стресса ведет к немедленному коллапсу.

Теоретические и методологические основы управления ликвидностью коммерческого банка

Современный коммерческий банк функционирует в условиях перманентного финансового и геополитического стресса, где ликвидность перестает быть статичным показателем и превращается в динамический, ключевой фактор выживания. Актуальность исследования обусловлена не только ужесточением регуляторных требований (переход к ННКЛ), но и беспрецедентными вызовами, связанными с санкционными ограничениями 2022-2025 годов, которые кардинально изменили структуру фондирования и трансграничных операций. Таким образом, управление ликвидностью сегодня — это прежде всего управление вероятностью наступления кризиса.

Объектом исследования выступает процесс управления ликвидностью коммерческого банка, а предметом – совокупность методологических, организационных и технологических подходов к совершенствованию этого процесса в условиях современной российской банковской системы. Цель работы – сформулировать научно-обоснованную и практически реализуемую стратегию совершенствования управления ликвидностью, учитывающую переход к национальным стандартам регулирования и последствия геополитических рисков.

Эволюция понятийного аппарата и подходы к оценке ликвидности

Управление ликвидностью банка — это непрерывный процесс обеспечения способности выполнять свои обязательства в полном объеме и в срок. В экономической теории ликвидность рассматривается в двух основных плоскостях, которые сегодня дополняют друг друга:

1. Ликвидность как «Запас» (Статический подход): Этот подход традиционно отражает способность банка быстро конвертировать свои активы в денежные средства без существенной потери стоимости. Классическим примером являются нормативы Банка России Н2, Н3, Н4, которые оценивают соотношение высоколиквидных активов (денежные средства, межбанковские кредиты, ценные бумаги) к обязательствам по фиксированным срокам.
2. Ликвидность как «Поток» (Динамический/Прогнозный подход): Этот подход, ставший доминирующим после финансового кризиса 2008 года и закрепленный в стандартах Базеля III, фокусируется на прогнозировании будущих притоков и оттоков денежных средств (cash flows) в различных стресс-сценариях. Главная задача здесь — предвидеть потенциальные разрывы (ГЭПы) в ликвидности. Нормативы LCR (краткосрочная ликвидность) и NSFR (долгосрочное фондирование) являются прямыми инструментами динамического подхода.

Критический анализ показывает, что традиционные статические нормативы (Н2-Н4), установленные Инструкцией Банка России N 110-И (утратила силу), оказались недостаточными для предотвращения системных кризисов, поскольку они слабо учитывали поведенческие факторы клиентов и рыночные шоки. Это послужило толчком для перехода к более предиктивным и стресс-ориентированным моделям, включая национальный ННКЛ. И что из этого следует? Современному банку недостаточно иметь резервы; он обязан уметь прогнозировать поведение фондирования и активов в условиях шока.

Классификация рисков ликвидности и их взаимосвязь с платежеспособностью и устойчивостью банка

Риск ликвидности возникает, когда банк не может своевременно или с минимальными потерями обеспечить необходимые денежные средства для выполнения своих обязательств. Он подразделяется на два ключевых типа:

1. Риск фондирования (Funding Risk): Невозможность привлечь средства в нужном объеме и по приемлемой цене (например, массовый отток депозитов в кризис 2022 года).
2. Риск рыночной ликвидности (Market Liquidity Risk): Невозможность быстро продать активы по рыночной стоимости.

Взаимосвязь с устойчивостью: Ликвидность является фундаментом финансовой устойчивости. Если капитал банка (платежеспособность) выступает как буфер для покрытия непредвиденных потерь по активам, то ликвидность — это способность функционировать в условиях нормальной и стрессовой операционной деятельности. Недостаток ликвидности почти мгновенно приводит к банкротству, даже если банк формально обладает достаточным капиталом (неплатежеспособность по срокам). В чем заключается критический нюанс? Ликвидность отражает операционную жизнеспособность, тогда как капитал – лишь способность поглощать убытки; банкротство по ликвидности наступает быстрее и катастрофичнее.

Факторы, влияющие на ликвидность:

Категория факторов	Примеры (2022–2025 гг. в РФ)
Внутренние	Агрессивная политика кредитования, несбалансированная дюрация активов и пассивов, высокая доля межбанковского фондирования (МБК), низкое качество управления ALM.
Внешние (Системные)	Регуляторные изменения (внедрение ННКЛ), геополитические риски, санкции (заморозка активов, ограничение SWIFT), структурный дефицит ликвидности в системе.

Актуальный регуляторный ландшафт и его трансформация в РФ

Регуляторная среда в России претерпела кардинальные изменения после 2014 года, перейдя от формального соблюдения нормативов Н2-Н4 к риск-ориентированному подходу Базеля III. Тем не менее, события 2022 года продемонстрировали, что даже базельские стандарты требуют национальной калибровки.

Базельские стандарты LCR и NSFR как основа современного риск-менеджмента

Базель III ввел два ключевых норматива, которые легли в основу современного управления ликвидностью в СЗКО:

1. Норматив краткосрочной ликвидности (LCR – Liquidity Coverage Ratio): Обеспечивает наличие достаточного объема высоколиквидных активов (ВЛА) для покрытия чистого оттока денежных средств в течение 30-дневного периода в условиях стресса.
   LCR = (Объем высоколиквидных активов) / (Чистый прогнозируемый отток денежных средств за 30 дней) × 100% ≥ 100%
   Для российских СЗКО LCR внедрен с 2016 года и является важным индикатором устойчивости к шокам.
2. Норматив чистого стабильного фондирования (NSFR – Net Stable Funding Ratio): Нацелен на обеспечение долгосрочной устойчивости путем стимулирования банков к финансированию долгосрочных активов за счет стабильных (долгосрочных) источников фондирования. NSFR требует, чтобы доступное стабильное фондирование (ASF) превышало требуемое стабильное фондирование (RSF) на срок более одного года.
   NSFR = (Доступное стабильное фондирование (ASF)) / (Требуемое стабильное фондирование (RSF)) × 100% ≥ 100%
   NSFR ограничивает чрезмерную зависимость от краткосрочных оптовых источников фондирования и был внедрен в РФ для повышения устойчивости баланса.

Переход Банка России к Национальному нормативу краткосрочной ликвидности (ННКЛ) и его особенности

Главным трендом в регулировании ликвидности является стремление ЦБ РФ к созданию Национального норматива краткосрочной ликвидности (ННКЛ), который будет более точно отражать специфику российского рынка и его стресс-сценариев. В докладе ЦБ РФ от февраля 2024 года были представлены ключевые особенности ННКЛ:

1. Поэтапное внедрение и целевые значения: Для СЗКО планируется поэтапное повышение минимального значения: 80% с октября 2025 года и 100% с 1 января 2026 года.
2. Национальная калибровка стресса: В отличие от базельского LCR, который предполагает сценарий глобального финансового шока, ННКЛ калиброван на сценарии среднего системного или значительного индивидуального кризиса. Это позволяет банкам более эффективно управлять буфером ВЛА. Расчеты регулятора показывают, что ННКЛ обеспечивает банкам прибавку в значении норматива более 25 процентных пунктов (п.п.) относительно действующего LCR.
3. Ограничения на ВЛА (Правило 30%): В методику ННКЛ включены новые ограничения, касающиеся ценных бумаг, признаваемых ВЛА. Они будут признаваться ВЛА, только если у банка во владении не более 30% выпуска. Это требование, вводимое поэтапно до конца 2027 года, направлено на повышение фактической реализуемости ВЛА в условиях стресса и предотвращение «затоваривания» активами, которые трудно продать без обрушения рынка.
4. Корректировка коэффициентов оттока: Скорректированы коэффициенты оттока по средствам Федерального казначейства (ФК), которые будут повышены до 45% с 1 января 2027 года.

Регуляторные изменения 2024 года

В 2024 году Банк России продолжил тонкую настройку регуляторных инструментов, реагируя на дедолларизацию и изменение структуры операций. Одним из значимых шагов стало повышение коэффициентов по операциям с участием центрального контрагента (ЦКК) для расчета обязательных резервов, согласно решению Совета директоров ЦБ РФ от 22.03.2024 (действует с апреля 2024 года).

Эти меры направлены на повышение стоимости привлечения ресурсов в иностранной валюте, особенно недружественных стран, и стимулирование перехода к рублевому фондированию:

Тип обязательства (Операции с ЦКК)	Старый коэффициент	Новый коэффициент (с апреля 2024)	Изменение
Обязательства в валюте РФ	0,20	0,25	+0,05
Обязательства в валютах недружественных стран	0,05	0,07	+0,02
Обязательства в валютах иных стран	0,20	0,40	+0,20

Повышение коэффициентов по валютам иных стран в два раза (до 0,40) сигнализирует о желании регулятора контролировать риски, связанные с переходом на расчеты в «мягких» валютах, которые могут обладать ограниченной ликвидностью на мировом рынке, следовательно, банкам необходимо тщательно оценивать реальную, а не номинальную ликвидность таких активов.

Влияние геополитических рисков и санкций на ликвидность банковского сектора (2022–2025 гг.)

Кризис 2022 года стал тестом на прочность для российской банковской системы, выявив критическую зависимость от внешних факторов и необходимость быстрой адаптации. Может ли банк успешно управлять ликвидностью, игнорируя геополитический контекст?

Анализ структурного дефицита ликвидности и оттока клиентских средств

Непосредственно после введения масштабных санкций в конце февраля 2022 года банковский сектор столкнулся с беспрецедентным шоком ликвидности.

Эмпирический факт: В острую фазу кризиса (конец февраля – начало марта 2022 года) дефицит ликвидности банковского сектора достигал пикового значения более 7 триллионов рублей из-за массового оттока средств клиентов (как физических, так и юридических лиц), стремившихся конвертировать рубли в валюту или снять наличные.

Этот дефицит был структурным, вызванным не только паникой, но и заморозкой значительной части валютных резервов Банка России и активов коммерческих банков, что сразу ограничило возможности привлечения ликвидности из-за рубежа.

Трансформация структуры баланса:

1. Сокращение валютных активов: Банки вынуждены были резко сокращать долю активов в «недружественных» валютах, переходя на рубли, а также валюты «дружественных» стран, что привело к росту рублевой ликвидности (впоследствии структурный профицит) и дефициту внешней валютной ликвидности.
2. Сдвиг фондирования: Наблюдался рост роли внутреннего фондирования, в частности, средств ЦБ РФ (в острую фазу), а затем — средств крупнейших государственных корпораций и ФК.
3. Рост ставок: В ответ на отток депозитов, банки вынуждены были резко повысить ставки, увеличивая стоимость фондирования.

Меры Банка России по стабилизации и регуляторные послабления (Посткризисная адаптация)

Для предотвращения системного коллапса ЦБ РФ оперативно ввел масштабные регуляторные послабления, обеспечившие банкам возможность адаптироваться к шоку без немедленной фиксации убытков и нарушения нормативов.

Мера регуляторного смягчения	Сущность и влияние на ликвидность
Фиксация курсов и цен	Разрешение использовать для расчета пруденциальных нормативов и капитала курсы шести иностранных валют и стоимость ценных бумаг по состоянию на 18 февраля 2022 года. Это позволило избежать мгновенного негативного влияния резкой девальвации рубля и обвала стоимости активов на достаточность капитала и нормативы ликвидности.
Рассрочка на формирование резервов	Предоставление банкам 10-летней рассрочки на формирование резервов по полностью заблокированным из-за санкций активам. Это снизило немедленную потребность в капитале и, как следствие, уменьшило давление на ликвидность.
Обнуление надбавок к капиталу	Временное обнуление требований по надбавкам к нормативам достаточности капитала с 2023 года с поэтапным восстановлением в течение 5 лет. Это освободило часть капитала, позволяя банкам направить его на покрытие операционных потребностей и управление ликвидностью.

Эти меры не решили проблему полностью, но обеспечили «кислородную подушку», позволившую банкам плавно выйти из острой фазы кризиса и перестроить свои бизнес-модели, особенно в части управления валютной позицией и трансграничными платежами (например, через развитие платежной системы «Мир»).

Тенденция олигополизации банковского сектора

Одним из системных последствий кризиса 2022 года, усиленных регуляторными изменениями и сделками M&A, стала ускоренная концентрация активов в руках крупнейших игроков.

Эмпирический факт: Доля активов десяти крупнейших российских банков впервые превысила 80%, достигнув 80,9% от совокупных активов банковского сектора в первом полугодии 2025 года.

Влияние на управление ликвидностью:

1. Разделение рынка: Крупнейшие банки обладают значительно более стабильной клиентской базой, лучшим доступом к инструментам ЦБ РФ (операции РЕПО, депозиты) и возможностью привлекать средства ФК. Это дает им конкурентное преимущество в управлении ликвидностью (ниже стоимость фондирования, выше LCR/NSFR).
2. Проблемы для средних банков: Меньшие игроки сталкиваются с ростом стоимости фондирования и повышенным риском оттока средств в периоды стресса, что требует от них более консервативного управления ликвидностью и более высокого буфера ВЛА, тем самым усиливая необходимость в тщательном прогнозировании.

Современные инструменты и цифровизация управления ликвидностью (ALM-системы)

Эффективное управление ликвидностью в условиях динамичного регуляторного ландшафта (переход к ННКЛ) и геополитической нестабильности невозможно без современных IT-систем.

Принципы и функционал Asset and Liability Management (ALM)

Система управления активами и пассивами (ALM) — это интегрированный комплекс методов и инструментов, направленный на оптимизацию структуры баланса, минимизацию процентного, валютного и ликвидного рисков, а также максимизацию чистого процентного дохода (ЧПД).

ALM как компонент BI-систем: В современных банках ALM-системы являются ключевым компонентом архитектуры Business Intelligence (BI). Они обеспечивают не только ретроспективный анализ, но и предиктивное моделирование.

Ключевой функционал ALM в контексте ликвидности:

1. Прогнозное моделирование ГЭПов (Gap Analysis): Оценка разрывов ликвидности (активы vs. пассивы) по различным временным интервалам (от одного дня до года и более). Современные системы используют модели клиентского поведения для более точного прогнозирования оттока депозитов и досрочного погашения кредитов.
2. Стресс-тестирование: Проведение сценарного анализа (например, «индивидуальный кризис», «системный кризис», «санкционный шок») для оценки достаточности буфера ВЛА и соблюдения нормативов (LCR/NSFR/ННКЛ) в критических условиях.
3. Расчет трансфертных цен (FTP – Funds Transfer Pricing): Внутреннее ценообразование, которое позволяет точно распределять стоимость фондирования и риск ликвидности между различными бизнес-подразделениями, стимулируя их к привлечению более стабильных и долгосрочных пассивов.

Импортозамещение западных BI-решений в управлении ALM (Технологическая нови��на)

Санкционные ограничения привели к уходу или прекращению поддержки западных корпоративных BI- и ERP-систем, которые ранее обеспечивали функционал ALM (например, SAP, Oracle BI, IBM Cognos, Microsoft SSAS). Это создало острую необходимость в импортозамещении, что является критической задачей для всех СЗКО.

Отечественные аналоги и их возможности:

Российские банки активно переходят на отечественные платформы, способные обеспечить тот же уровень корпоративной аналитики и ALM-функционала:

Отечественная платформа	Тип/Назначение	ALM-функционал
Alpha BI / Форсайт. Аналитика	BI-платформы корпоративного уровня	Предиктивный анализ, моделирование сценариев, расчет нормативов ЦБ РФ (в т.ч. NSFR, LCR/ННКЛ), управление данными (Data Governance).
1С:ERP / ТУРБО ERP	ERP-системы с финансовыми модулями	Интеграция с бухгалтерским учетом, расчет трансфертных цен, построение прогнозного баланса.
Luxms BI / Global ERP	Нишевые/специализированные решения	Глубокая кастомизация под требования ЦБ, автоматизация отчетности и стресс-тестирования.

Технологическая новизна в ВКР: Для совершенствования управления ликвидностью необходимо разработать проект внедрения или модернизации ALM-системы на базе отечественных решений, что позволит:

1. Автоматизировать расчет ННКЛ с учетом его национальных особенностей.
2. Интегрировать модели машинного обучения для повышения точности прогнозирования оттока клиентских средств (поведенческие модели).

Эмпирический анализ управления ликвидностью (На примере Банка X)

Примечание: Для полноценной работы данный раздел должен базироваться на реальных данных выбранного банка за 2023–2025 гг. Ниже представлен методологический каркас для выполнения практической части.

Анализ динамики и структуры активов/пассивов

Эмпирический анализ начинается с изучения публичной финансовой отчетности Банка X (отчетность по МСФО и формы 101/102).

Задача: Выявить, как кризис 2022 года и посткризисная адаптация (2023–2025 гг.) изменили баланс.

Показатель	2023 г.	2024 г.	2025 г. (Прогноз)	Аналитический вывод (Гипотетический)
Доля кредитного портфеля в активах	65%	68%	67%	Рост кредитования, снижение доли низкодоходных ВЛА.
Доля средств клиентов (физлиц) в пассивах	40%	42%	41%	Восстановление доверия после 2022 года, но фондирование остается дорогим.
Доля средств, привлеченных на срок более 1 года	25%	28%	30%	Повышение NSFR-совместимости, стимулирование долгосрочного фондирования.
Валюта «недружественных» стран (в активах)	12%	5%	3%	Резкое снижение валютных рисков, переориентация на рубли.

Расчет и оценка ключевых нормативов ликвидности

Анализ должен включать не только традиционные нормативы, но и LCR/NSFR, как наиболее показательные в условиях современного регулирования.

Методологическая основа: Использование данных о структуре ВЛА, чистом оттоке по 30-дневному сценарию (для LCR) и данных о стабильном фондировании (для NSFR).

Норматив	Регуляторное требование	Фактическое значение Банка X (2025 г.)	Вывод
LCR (НКЛ)	≥ 100%	115%	Соблюдается, но запас прочности (15 п.п.) может быть недостаточен в условиях ННКЛ.
NSFR	≥ 100%	108%	Соответствует требованию, демонстрирует устойчивое долгосрочное фондирование.
Н2 (Мгновенная ликвидность)	≥ 15%	18,5%	Высокая готовность к немедленному исполнению обязательств.

Проблема, выявленная при подготовке к ННКЛ: Если Банк X имеет в своем портфеле ценные бумаги одного выпуска, превышающие 30%, эти активы не будут признаны ВЛА по новой методике ННКЛ к 2027 году. Это потребует срочной реструктуризации портфеля ВЛА.

Эмпирическое доказательство взаимосвязи ликвидности и финансовой устойчивости/прибыльности

Для подтверждения значимости управления ликвидностью в работе необходимо провести анализ влияния ключевых показателей ликвидности на финансовые результаты.

Пример (Метод факторного анализа — цепных подстановок):

Цель: Оценить, как изменение норматива LCR повлияло на чистый процентный доход (ЧПД) Банка X за период.

Исходные данные (Гипотетические):

Показатель	2023 г. (Базисный)	2024 г. (Отчетный)
LCRi (Норматив ликвидности)	110% (1,10)	115% (1,15)
Ai (Активы, приносящие доход, млрд руб.)	500	550
Ri (Средняя ставка доходности активов, %)	10%	11%
Ci (Стоимость фондирования, % — обратная функция LCR)	6%	7%
ЧПД (млрд руб.)	20	22,5

Формула ЧПД (упрощенная, с учетом фактора ликвидности):

ЧПД ≈ A × (R - C)

• Этап 1: Влияние изменения LCR на ЧПД (через изменение стоимости фондирования C):
  Увеличение LCR (требование к буферу ВЛА) обычно влечет за собой увеличение бездоходных активов и, как следствие, повышение общего уровня стоимости фондирования (C).
• Этап 2: Расчет влияния роста LCR:
  Если предположить, что увеличение LCR с 1.10 до 1.15 привело к увеличению стоимости фондирования C с 6% до 7% (поскольку банк вынужден был держать больше дорогих пассивов), то влияние на ЧПД можно оценить, подставляя LCR₂ в расчет ЧПД₁ (при прочих равных условиях).
• Вывод: Чем выше требование к LCR/ННКЛ, тем больше неработающих активов (ВЛА) должен держать банк, что снижает его прибыльность, но одновременно повышает устойчивость. Оптимальная стратегия — найти баланс, максимизируя доходность при минимально допустимом уровне ликвидности, обеспечивающем стабильность.

Разработка стратегии и практических рекомендаций по совершенствованию управления ликвидностью

Финальный этап работы — разработка конкретных, реализуемых рекомендаций, которые должны учитывать все выявленные риски и регуляторные изменения (переход к ННКЛ, импортозамещение).

Методологические рекомендации с учетом внедрения ННКЛ (Стратегическое закрытие слепой зоны)

Главный вектор совершенствования — перестройка управления ВЛА под требования ННКЛ, калиброванного на национальных стресс-сценариях.

1. Оптимизация структуры ВЛА с учетом Правила 30%: Банку X необходимо провести анализ портфеля ценных бумаг и обеспечить, чтобы доля владения одним выпуском не превышала 30% к 2027 году.
   • Рекомендация: Диверсификация портфеля ВЛА, предпочтение государственных облигаций (ОФЗ) и высоколиквидных корпоративных бумаг, соответствующих критериям ННКЛ.
2. Дифференциация требований к дюрации: В целях поддержки инвестиций в национальную экономику и повышения устойчивости, банку следует внедрить внутренние, дифференцированные требования к соответствию дюрации активов и пассивов.
   • Рекомендация: Привязать ставку FTP к показателям стабильности фондирования, стимулируя кредитование стратегических отраслей за счет долгосрочных пассивов (депозитов юрлиц на срок > 1 года), обеспечивая, чтобы сроки (дюрация) стабильного фондирования превышали дюрацию неликвидных активов.
3. Внедрение модели прогнозирования ННКЛ: Интеграция в ALM-систему специализированного модуля, позволяющего ежедневно рассчитывать прогнозное значение ННКЛ с учетом скорректированных коэффициентов оттока (особенно по средствам ФК — 45% с 2027 года) и новых правил учета ВЛА.

Организационные рекомендации

Эффективность управления ликвидностью прямо зависит от организационной структуры и четкости распределения полномочий.

1. Повышение статуса Комитета по управлению активами и пассивами (КУАП): КУАП должен стать не консультативным, а центральным органом, ответственным за принятие стратегических решений по балансу.
   • Рекомендация: Обеспечить регулярность заседаний (не реже раза в неделю в условиях высокой волатильности), включить в состав КУАП представителей IT-подразделений и риск-менеджмента для оперативной оценки рисков и контроля за ALM-системами.
2. Централизация ликвидности: Внедрение единого казначейского центра, отвечающего за консолидированное управление ликвидностью, предотвращающего избыточное накопление неработающих ВЛА в дочерних структурах или филиалах.

Оценка экономического эффекта от предложенных мер

Оценка экономического эффекта доказывает практическую ценность рекомендаций. Эффект может быть выражен через:

1. Снижение стоимости фондирования (C): За счет оптимизации структуры пассивов и привлечения более стабильных источников, не требующих высоких коэффициентов оттока в ННКЛ.
2. Оптимизация ВЛА и рост доходности (R): За счет высвобождения части избыточного буфера ВЛА (превышающего 100% ННКЛ) и направления этих средств в более доходные активы.

Пример расчета эффекта от оптимизации ВЛА:

Предположим, Банк X благодаря оптимизации структуры ВЛА и внедрению ННКЛ-модели может снизить буфер ликвидности с 115% до 105% LCR (т.е. высвободить 10% ВЛА).

Если высвобожденный объем ВЛА составляет 50 млрд руб., и эти средства инвестируются в менее ликвидные, но более доходные активы со средней разницей в доходности 3 п.п. (0,03), то:

Экономический эффект = Высвобожденный объем ВЛА × Разница в доходности

Экономический эффект = 50 млрд руб. × 0,03 = 1,5 млрд руб. в год

Внедрение отечественной ALM-системы также дает экономический эффект за счет снижения операционных расходов (уход от дорогих западных лицензий) и повышения точности прогнозирования, что минимизирует риски потерь в стрессовых ситуациях.

Выводы и заключение

Проведенное исследование подтверждает, что управление ликвидностью коммерческого банка в 2022–2025 годах находится на этапе кардинальной трансформации, обусловленной тремя ключевыми факторами: переходом к риск-ориентированному регулированию (LCR/NSFR), адаптацией к будущему Национальному нормативу краткосрочной ликвидности (ННКЛ) и необходимостью технологического импортозамещения.

Успешная реализация предложенной стратегии позволит коммерческому банку не только обеспечить безусловное выполнение действующих и перспективных регуляторных требований (включая ННКЛ), но и повысить свою финансовую устойчивость и прибыльность за счет более сбалансированного и технологически совершенного управления активами и пассивами.

Достижение цели: Цель работы — разработка стратегии совершенствования — была достигнута через комплексный анализ:

1. Теоретическая база: Установлена критическая роль динамического (потокового) подхода к ликвидности и ее неразрывная связь с финансовой устойчивостью.
2. Регуляторный анализ: Проведен глубокий анализ ННКЛ (80%/100%, правило 30% ВЛА), что является ключевой научной новизной работы по сравнению с устаревшими исследованиями.
3. Посткризисная адаптация: Подтверждено влияние геополитических рисков, вызвавших структурный дефицит ликвидности (>7 трлн руб.) и ускоривших олигополизацию рынка, что потребовало беспрецедентного регуляторного смягчения ЦБ РФ (рассрочка на резервы, фиксация курсов).
4. Практические рекомендации: Сформулированы конкретные методологические и организационные рекомендации, включая оптимизацию ВЛА под ННКЛ и внедрение отечественных ALM-систем (Alpha BI, Форсайт. Аналитика), с расчетом потенциального экономического эффекта.

Список использованной литературы

1. Акимов О.М. Банковская ликвидность: новые подходы Базельского комитета // Управление в кредитной организации. 2010. № 3.
2. Белотелова Н.П. Политика коммерческих банков по оптимизации финансовой устойчивости и ликвидности: автореф. дис. … канд. эконом. наук. М., 2007. 46 с.
3. Власова А.В. Управление банковской ликвидностью в условиях кризиса // Банковское право. 2006. № 2.
4. Волков А.В. Финансовые методы оценки ликвидности коммерческого банка: автореф. дис. … канд. эконом. наук. Екатеринбург, 2006. 20 с.
5. Жарковская Е.П. Банковское дело: учебник. М.: Омега-Л, 2005. 452 с.
6. Жулидова В.Ю. Управление денежным потоком коммерческого банка: автореф. дис. … канд. эконом. наук. Саратов, 2010. 20 с.
7. Измалкова Е.А. Современная система рефинансирования банка России и перспективы ее развития: автореф. дис. … канд. эконом. наук. С-Пб., 2011. 20 с.
8. Котляров Е.Н. Управление ликвидностью коммерческого банка: автореф. дис. … канд. эконом. наук. С-Пб., 2009. 19 с.
9. Мухаметшин И.Р. Теоретические основы анализа и управления ликвидностью кредитной организации // Вестник ТИСБИ. 2007. № 4.
10. Самойлов Е.В. Индикация состояния ликвидности банка с помощью GAP –анализа // Управление в кредитной организации. 2006. № 6.
11. Саркисянц А. Анализ ликвидности и рейтингование банков // Бухгалтерия и банки. 2011. № 3.
12. Словарь банковских терминов / под ред. В.В. Иванова. М.: Финансы и статисика, 2001.
13. Смирнов А.В. Управление ресурсами и финансово-аналитическая работа в коммерческом банке. М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2002. 176 с.
14. Шальнов П.С. Механизм управления ликвидностью российского коммерческого банка: дис. … канд. эконом. наук. М., 2006. 154 с.
15. ALM: эффективное управление активами и пассивами в финансовом секторе. URL: https://isbd.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
16. ALM: управление активами и пассивами банка. URL: https://ibdarb.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
17. БАНКОВСКИЙ СЕКТОР РОССИИ В УСЛОВИЯХ МЕЖДУНАРОДНЫХ САНКЦИЙ. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
18. Банк России внедрит национальный норматив краткосрочной ликвидности в 2026 году. URL: https://www.interfax.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
19. Банк России с апреля повышает коэффициенты по операциям с участием центрального контрагента. URL: https://www.cbr.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
20. ВЛИЯНИЕ МЕЖДУНАРОДНЫХ САНКЦИЙ НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РФ. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
21. Влияние санкций 2022-2023 гг. на устойчивость и перспективы развития крупнейших банков России (на примере Сбербанка, ВТБ и Газпромбанка) / Высшая школа экономики. URL: https://hse.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
22. Влияние санкционных ограничений на финансовый и банковский секторы Российской Федерации. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
23. Инструкция ЦБР от 16.01.2004 N 110-И «Об обязательных нормативах банков» (с изменениями и дополнениями). URL: https://www.garant.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
24. ПрограмБанк.ALM (Управление активами и пассивами). URL: https://tadviser.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
25. РЕГУЛИРОВАНИЕ БАНКОМ РОССИИ ЛИКВИДНОСТИ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА В УСЛОВИЯХ САНКЦИОННЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
26. Решение «ПрограмБанк.ALM» — гармонизация управления в банке и машинное обучение. URL: https://programbank.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
27. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РЕАЛИЗАЦИИ СБАЛАНСИРОВАННОЙ ПОЛИТИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ПАССИВОВ И ОБОСНОВАННОЙ ПОЛИТИКИ УПРАВЛЕНИЯ АКТИВАМИ И ПАССИВАМИ (ALM) В УСЛОВИЯХ УЖЕСТОЧЕНИЯ РЕГУЛЯТОРНЫХ ТРЕБОВАНИЙ К РОССИЙСКИМ БАНКАМ. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
28. ЦБ РФ намерен провести ревизию нормативов ликвидности с учетом национальных особенностей. URL: https://www.finmarket.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).