CC BY
128
Банковское дело
Удк 336.719
определение экономического капитала по кредитному риску на основе имитационной модели ожидаемых потерь
в российских банках
В. В. МАНУЙЛЕНКО, доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и финансов Е-mail: vika-mv@mail. ru Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт
В статье представлена методика оценки экономического капитала по кредитному риску на основе альтернативной внутренней модели ожидаемых потерь, определяемых методом имитационного моделирования Монте-Карло. Такая модель нивелирует негативные проявления использования действующей национальной кредитной рейтинговой модели и учитывает прогрессивные рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору, сочетающие отдельные положения Базеля II, III, адаптированные к российским условиям развития. Определены этапы оценки экономического капитала в интегрированной системе оценки кредитного риска.
Ключевые слова: риск-ориентированный надзор, управление кредитным риском, модель ожидаемых потерь, экономический капитал, динамическое резервирование, стресс-тестирование.
Растущий спектр и уровень рисков в деятельности кредитных организаций обусловили необходимость изменения направления банковского регулирования в сторону риск-ориентированности.
Риск-ориентированный надзор (в отличие от пруденциального) характеризуется большей объективностью, точностью и адаптивностью к конкретным условиям функционирования кредитной организации. Такой режим регулирования способствует развитию кредитных организаций,
имеющих высококачественные активы (поскольку снижается уровень минимально необходимого капитала), и ограничивает банки с высокорисковыми активами. Он может различаться на различных фазах экономического цикла. Приобретение надзором риск-ориентированного характера обусловило потребность в создании стимулов к совершенствованию управления и оценки рисков, определению экономического капитала. Это должно осуществляться в интегрированной системе управления банковскими рисками.
Поскольку стандартизированные подходы к оценке кредитного риска не отражают разнообразного рискового профиля банков, национальный регулятор большое внимание уделяет их модернизации (постоянно совершенствуются положение Банка России от 24.03.2004 № 254-П «О формировании резервов под возможные потери по ссудной и приравненной к ней задолженности» и положение Банка России от 20.03.2006 № 283-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери») [1, 4, 5].
Одним из основных направлений политики Банка России по переходу на современные стандарты банковского регулирования является изменение действующего процесса резервирования, применяемого для оценки и ограничения возможных убыт-
ков, предусматривающего экономическую гибкость, выражающуюся в профессиональном суждении. Именно использование профессионального суждения предоставляет банкам больше свободы и субъективности по отношению к оценке кредитного риска. Все это свидетельствует об актуальности и своевременности исследования.
Отражает максимально возможные потери от изменения стоимости портфеля активов за определенный период времени с заданной вероятностью а его проявления рисковая стоимость VaR. В идеологии VaR кредитный риск рассматривается как максимально возможный убыток кредитного портфеля для заданной доверительной вероятности на определенном интервале.Максимальные потери разделяются на ожидаемые и неожидаемые
Credit VaR = VaRa - EL, где VaRa - максимальные потери; EL - ожидаемые потери.
Детальная характеристика кредитного риска в интегрированной системе управления представлена в табл. 1.
Современная интегрированная система оценки кредитного риска должна основываться на следующих специальных принципах:
1) встроенность системы в общую интегрированную систему управления банковскими рисками;
Таблица 1 Характеристика кредитного риска в интегрированной системе управления
2) полная информационная обеспеченность -информация о процессе управления кредитным риском, заемщиках должна постоянно обновляться, пополняться. Можно использовать схожие данные из Международных стандартов финансовой отчетности (МСФО).
Следует отметить, что при оценке обесценения кредитов существуют две точки соприкосновения между МСФО и Базелем II:
- выявление признаков обесценения;
- необходимый уровень резервов.
Так, элементы, являющиеся показателями вероятности дефолта по Базелю II, могут выступать минимальными критериями МСФО. Поскольку последние требуют создания резервов под обесцененные кредиты, то они должны автоматически удовлетворять требованиям Базельского соглашения II;
3) оценка кредитного риска с позиции ожидаемых EL и неожидаемых UL потерь (рис. 1).
В банковской практике считается, что все ожидаемые потери следует компенсировать за счет маржи (надбавки к рыночной процентной ставке) или резервов на возможные потери (классический, стандартный метод управления рисками, концепция регулятивного капитала). В идеальном случае величина ожидаемых потерь должна совпадать с величиной созданных под них резервов. При их создании из суммы ожидаемых потерь следует исключить ту ее часть, которая компенсируется увеличением процентной ставки. В противном случае имеет место двойное страхование одного и того же риска. Ожидаемые потери неизбежны. Их величина зависит от размера денежных требований по кредитному продукту и вероятности дефолта соответствующей кредитной позиции, обусловлена невозвратом ссуд единичных заемщиков за длительный промежуток времени. Эти потери должны быть хорошо распознаны, надлежащим образом учтены в ценовой и резервной политике.
В нестабильных ситуациях всегда существует убывающая вероятность наступления убытков, превышающих ожидаемые. Непредвиденные потери, в отличие от ожидаемых, - значительны, вероятность возникновения невысокая. Их размер определяется по всему кредитному портфелю, субпортфелям. Ожидаемые потери находятся в зоне устойчивого ожидания, неожидаемые - за ее пределами и распределяются между зоной статистически вероятных потерь с более предсказуемой вероятностью наступления, покрываемых экономическим капи-
Оценочный критерий Характеристика
Область риска Проблемные, просроченные ссуды, ссудная и приравненная к ней задолженность
Элементы, выделяемые в рисковой области Кредиты, ценные бумаги для перепродажи и инвестирования, учтенные векселя, факторинговые, лизинговые операции
Вид риска Риск потерь при дефолте
Базовые факторы риска Вероятность дефолта
Событие риска Изменение кредитного рейтинга (дефолт)
Индикаторы, определяющие размер потерь Основной - вероятность дефолта и др.
Максимальные суммарные потери Объем ссуд, ссудной и приравненной к ней задолженности, ценные бумаги для перепродажи, инвестирования, учтенные векселя, факторинговые, лизинговые операции
Частота потерь по кредитам
Величина потерь
Зона ожидаемых потерь, относимых на расходы Зона статистически вероятных потерь Зона потерь, обусловленных непредсказуемыми явлениями
Ожидаемая величина потерь от дефолтов Вероятные потери Менее вероятные потери, принимаемые для определения необходимого капитала
Приемлемый риск Неприемлемый риск, контролируемый лимитами, стресс-тесты
Фактор Экономический капитал ценообразования
Риск, покрываемый доходам^^^^ Риск, покрываемый капиталом и резервами
Средний риск
Граница стандартного риска
Граница вероятности потерь,
принимаемая в расчет для определения экономического
капитала
Регулятивный капитал
Фактический капитал и резервы
Рис. 1. Графическая интерпретация оценки кредитного риска с позиции ожидаемых и неожидаемых потерь
в интегрированной системе управления
талом, и областью менее предсказуемых убытков, обусловленных действием стресс-факторов. Ограничивают уровень непредвиденных убытков -лимиты капитала под кредитный риск по субпортфелям, в целом по банку.
Итак, банк, предвидя определенную рискованность своих операций, страхует себя от потерь в первую очередь ценой операции, во вторую -формированием резерва на возможные потери по данным операциям (создает провизии) и уже в последнюю очередь - экономическим капиталом. Базовая потребность кредитных организаций в капитале должна быть ориентирована на величину неожидаемых убытков (главным образом - сверх ожидаемых), т. е. определение экономического капитала. Оценку экономического капитала по кредитному риску в интегрированной системе управления необходимо осуществлять поэтапно.
1-й этап. Идентификация, выявление достоинств, степени соответствия международным требованиям российской кредитной модели ожидаемых потерь.
В соответствии с положением Банка России от 24.03.2004 № 254-П «О формировании резервов под возможные потери по ссудной и приравненной к ней задолженности» национальная внутренняя кредит-
ная модель ожидаемых потерь носит смешанный характер. Уровень резерва определяется:
- финансовым положением заемщика, показывающим ожидаемые потери (рис. 2);
- обслуживанием долга, отражающим фактически понесенные убытки.
Все это делается на основании профессионального суждения.
Процесс резервирования предусматривает присвоение категории качества активам на основании профессионального суждения - основного элемента Базеля II. Коэффициенты отчислений по группам риска банки определяют самостоятельно (ежемесячно - в пределах значений, установленных регулятором). Впоследствии при необходимости изучаются возможности их уменьшения.
Основным параметром российской модели, как и рекомендуется Базельским соглашением II, выступает вероятность дефолта - отношение созданных резервов к величине ссудной задолженности. Метод расчета вероятности дефолта заемщика основывается на сочетании количественной, качественной оценок внутренних финансовых показателей и особых бизнес-факторов.
Как указывает международный регулятор, при присвоении кредитного рейтинга необходимо учи-
Г" Качественные показатели
Формирование общего балла заемщика
п I .иг
Количественные показатели
Вид экономической деятельности
13 е
Показатели макроокружения
Конкурентная позиция
Состав акционеров
Показатели, основанные на рыночных критериях
е
Ликвидность и платежеспособность
Прозрачность информации
Страновой риск в деятельности заемщика
13 е 13 е
Финансовая устойчивость
Финансовая структура капитала
Уровень корпоративного управления
Диверсификация бизнеса
е е е е
Прибыльность
Деловая активность
Кредитная история заемщика
Обслуживание долга
Качество финансовой отчетности
е
Возможность контроля за финансовым состоянием мд
Долговременность связей с банком
Стратегическое обеспечение
Судебные процессы
Партнеры заемщика
Деловая репутация
Дополнительные бизнес-факторы
Масштабность поправок к финансовой отчетности
е
Степень уклонения от налогов
I
16.2
Законодательство
Географическое месторасположение
е, р
Бизнес-план
Общая доходность с учетом риска по операциям с заемщиками
Кредитная культура, перспективы развития
16
16.7
рис. 2. Обобщенная схема кредитной рейтинговой оценки заемщика в интегрированной системе управления банковскими рисками
тывать любую важную информацию о деятельности заемщика (в том числе внутриотраслевое текущее положение), устанавливая при этом его позиции на рынке по отношению к конкурентам, и будущие перспективы развития (оценка макроэкономической ситуации в стране и внутриотраслевые циклы). Особое внимание рекомендуется уделять переменному макроэкономическому окружению, основанному на агрегированных коэффициентах банковской системы, полученных от центральных банков и надзорных органов, а также макроэкономических и финансовых показателях устойчивости [3]. Такие индикаторы выявляют тенденции нарастания рисков внутри банковского сектора, потенциальные источники потрясений вне его, а также проблемы, которые могут распространиться на банковские учреждения других стран.
Таким образом, возникает необходимость качественной оценки дополнительных факторов,
отсутствующих в количественной оценке. Правильно определенный кредитный рейтинг позволит избежать нежелательных убытков от кредитования высокорискованных заемщиков и уменьшить размер создаваемых резервов по заемщикам с высоким кредитным рейтингом и низкой вероятностью дефолта.
Практические исследования показали, что российские кредитные организации используют стандартные подходы к определению расчетного резерва, представленные экспертными и эконо-метрическими моделями. Это позволяет выявить специфические для каждого сегмента рынка факторы, отделяющие хороших заемщиков от плохих. Впоследствии эти факторы взвешиваются, комбинируются, и в итоге формируется основа для последующего анализа. Состояние заемщика оценивается системой показателей путем сравнения, как этого требует национальный регулятор, с коэффициен-
тами в разрезе видов экономической деятельности, учитывая при этом степень обеспечения по кредиту. Затем определяется интегральный показатель -рейтинг [1]. Однако, как правило, национальные методики не включают показателей обслуживания долга и долговой нагрузки, не учитывают влияния макроэкономического окружения. В этих условиях необходимо анализировать, прогнозировать ситуации в макроэкономике страны, регионов и в разрезе видов экономической деятельности.
Сравнение критериев наступления вероятности дефолта по Базелю II и положению Банка России от 24.03.2004 № 254-П «О формировании резервов под возможные потери по ссудной и приравненной к ней задолженности» показало, что национальный подход является более консервативным. Так, по требованиям международного регулятора, неработающими признаются ссуды, по которым должник более чем на 90 дней просрочил погашение любых существенных кредитных обязательств перед банковской группой (для розничных ссуд и кредитов государственным организациям и местным органам власти срок может увеличиваться до 180 дней).
Выбор Базельским комитетом по банковскому надзору срока в 90 дней обусловлен тем, что в международной практике ссуды, платежи основного долга и процентов по которым задерживаются на 3 мес. и более, рассматриваются как неработающие [3]. В России понятию «неработающие ссуды» могут соответствовать проблемные и безнадежные кредиты (IV и V категории качества). Базельский комитет по банковскому надзору указывает на необходимость расширения классов рейтинговой оценки (8-11): по работающим ссудам минимальное количество рейтинговых групп - 7, а по неработающим - 1 [3].
Международный регулятор считает, что банки не должны допускать необоснованных концентраций, поскольку значительные концентрации потребуют от них убедительных эмпирических доказательств того, что группы охватывают достаточно узкую область вероятности дефолта с заемщиками, имеющими допустимый риск. Устанавливается максимальная концентрация в одной рейтинговой группе - 30 % [3]. При повышенной концентрации Базель II закрепляет за национальным регулятором право на увеличение минимального количества рейтинговых групп. Критерии оценки финансового положения и обслуживания долга по подгруппам каждый банк должен определять самостоятельно -
на основе профессионального суждения опытного эксперта [3]. Такое требование международного регулятора объясняется тем, что диверсифицированный портфель (в отличие от недиверсифицирован-ного) сильнее защищен от непредвиденных потерь. В долгосрочной перспективе создание резервов в сумме ожидаемых потерь по недиверсифицирован-ному портфелю сгладит финансовые результаты и уменьшит вероятность непредвиденных убытков.
Как свидетельствует российская банковская практика, национальная методика предусматривает распознавание плохих кредитов лучше, чем хороших, банки имеют существенную концентрацию по 1-й (стандартная) и иногда 2-й (нестандартная) группам риска [1].
Для достижения эффективности функционирования российской кредитной рейтинговой системы и ее соответствия требованиям международного регулятора Банку России и кредитным организациям необходимо предусмотреть возможность более детального дифференцирования заемщиков по степени риска посредством выделения в рейтинговых группах подгрупп:
- стандартной - высокий рейтинг;
- нестандартной - достаточно высокий рейтинг; рейтинги средней, умеренной надежности;
- безнадежной - высокая безнадежность; дефолт частичный, дефолт полный.
Следует определять и соответствующее им финансовое состояние:
- хорошее ++;
- хорошее +;
- среднее ++;
- среднее +;
- плохое ++;
- плохое + и т. д.
Критерии оценки финансового положения и обслуживания долга по подгруппам каждый банк должен определять самостоятельно - на основании профессионального суждения опытного эксперта. При такой детализации всегда сохраняется возможность «свертывания» рейтинговых групп в более укрупненные классы. Таким образом, достигается соответствие средних оценок рейтинга по международной и российской системам.
Следует подчеркнуть, что в зарубежных банках каждому классу кредитоспособности соответствуют не расплывчатые определения уровня кредитного риска - «хорошее», «среднее», «плохое», а математическое значение вероятности дефолта заемщика.
В российских банках при количественной оценке параметров кредитного риска элемент экспертного суждения превалирует над математическими, статистическими методами, значение показателя вероятности дефолта, к сожалению, не приводится. Кроме того, внутренние методики характеризуют заемщика в некоторый момент времени, а в международных - прогнозируется его положение на всех стадиях экономического цикла.
2-й этап. Логично следующим этапом обозначить определение вероятности дефолта кредитного портфеля в целом и по каждой рейтинговой группе (табл. 2). В российских банках представление о вероятности невозврата ссуд отражают дифференцированные нормативы отчислений по группам риска, на основании которых определяются ожидаемые потери. Вероятность дефолта рассчитывается как отношение созданных резервов к величине ссудной задолженности. Результаты анкетирования банков, проведенного Банком России, свидетельствуют, что
Определение вероятности дефолта кредитного в интегрированной системе управлени
53 % респондентов рассчитывают дефолт заемщиков по указанному критерию, а 40 % - на основе статистики по ссудам с просроченной задолженностью свыше 90 дней [6].
Если исходить из того, что в международной практике оптимальная вероятность дефолта составляет 2-5 %, а по требованиям Базеля II - 0,03 %, то в российских кредитных организациях отмечается высокий уровень. Во всех банках наибольший риск -в портфеле кредитов физических лиц. В целом среди исследуемых кредитных организаций наиболее рискован портфель ведущего регионального банка -ОАО «Ставропольпромстройбанк».
Изменение вероятности дефолта от периода к периоду позволяет определять ее как случайную величину. Поэтому существует ненулевая вероятность превышения ею допустимого значения.
3-й этап. Идентификация типа политики резервирования банка (табл. 3). Выбор основных показателей, характеризующих политику, обусловлен
Таблица 2
портфеля (исходя из требований Банка России) я банковскими рисками (фрагмент), %
Категории В целом Межбанковский Корпоративные Физические
качества по портфелю кредит клиенты лица
Ведущий банк страны - ОАО «Банк «Петрокоммерц»
I стандартная 0 0 0 0
II нестандартная 11,7 0 10,6 18,0
III сомнительная 43,4 0 44,0 35,0
IV проблемная 75,0 0 75,0 75,0
V безнадежная 100 0 100 100
В целом по банку 41,7 0 42,2 38,3
ОАО «Московский индустриальный банк»
I стандартная 0 0 0 0
II нестандартная 1,0 0 1,0 1,0
III сомнительная 44,1 0 45,0 25,0
IV проблемная 82,6 0 82,9 78,2
V безнадежная 100 0 100 100
В целом по банку 3,8 0 3,7 6,3
Ведущий банк региона - ОАО КБ «Евроситибанк»
I стандартная 0 0 0 0
II нестандартная 16,1 0 15,4 21,0
III сомнительная 48,0 0 47,6 49,0
IV проблемная 0 0 0 0
V безнадежная 100 0 100 100
В целом по банку 19,5 0 17,8 29,1
ОАО «Ставропольпромстройбанк»
I стандартная 0 0 0 0
II нестандартная 1,1 0 1,0 1,1
III сомнительная 25,0 0 26,4 21,0
IV проблемная 49,4 0 52,0 47,5
V безнадежная 92,3 0 87,1 100
В целом по банку 70,3 0 63,9 81,3
Таблица 3
Идентификация типа политики резервирования кредитных организаций в интегрированной системе управления банковскими рисками (фрагмент)
Кредитная организация Разница между номинальной и справедливой стоимостью кредитного портфеля (ожидаемые убытки), тыс. руб. Сопоставление созданных резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности и ожидаемых убытков, % Тип политики резервирования
ОАО «Банк «Петрокоммерц» +4 530 679 +318,0 Избыточное резервирование
ОАО «Московский индустриальный банк» +86 401 +1 866,7 Избыточное резервирование
ОАО «Ставропольпромстройбанк» 0 0 -
ОАО КБ «Евроситибанк» 0 0 -
тем, что, по МСФО, и согласно требованиям Банка России признание потерь в связи с обесценением ссуды реализуется непосредственно через уменьшение ее балансовой стоимости [5].
Например, ОАО Банк «Петрокоммерц», ОАО «Московский индустриальный банк» имеют избыточное резервирование. У региональных кредитных организаций нет буфера резервов, что вызывает дополнительный риск.
4-й этап. Формирование альтернативной требованиям национального регулятора внутренней модели ожидаемых кредитных потерь.
Ввиду необходимости наиболее полной идентификации современной модели ожидаемых кредитных потерь к ее качеству должны предъявляться следующие требования:
- содержательность и реалистичность предпосылок, допущений, предсказательной способности, возможность информационного обеспечения и верификации;
- точность - от точности распознавания зависит цена за риск и уровень резервирования капитала на случай дефолта: чем выше точность оценки рисков, тем меньше потери банка. Особое внимание необходимо уделять точности и обоснованности алгоритмов, методов преобразования данных;
- прозрачность - строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов, клиентов;
- робастность - стабильность модели во времени.
Альтернативная внутренняя модель ожидаемых кредитных потерь обязана включать основной
параметр - вероятность дефолта, а также суммы задолженности, срок ссуды, процентной ставки. Необходимо, чтобы методики определения риск-параметров обладали высоким качеством, исключающим манипулирование, вызывали достаточно высокую степень доверия, что достигается непосредственным участием ответственных сотрудников в их разработке и совершенствовании. Определение ожидаемых кредитных потерь предполагает эмпирическое распределение вероятностей возможных потерь кредитного портфеля, построение функции распределения потерь, интерпретацию результатов.
Рассматривается кредитный портфель, состоящий из C кредитов (заемщиков)
{S., i, H, PD },
1 j j j j'
где Sj - непогашенная сумма j-го кредита;
j - порядковый номер кредита в портфеле, j = 1...C;
ij - процентная ставка;
Hj - срок до погашения, на который резервируются ожидаемые потери;
PDj - годовая вероятность дефолта.
Основная задача построения модели - оценивание функции распределения убытков кредитного портфеля. Вид функции распределения L - случайная величина, представляющая собой сумму дискретных случайных величин, также является дискретной, L имеет дискретное распределение Бернулли (вернут - не вернут). Моделируется событие, когда заемщик не возвращает кредита в течение срока до погашения. Числовые характеристики случайной величины:
- математическое ожидание убытка портфеля M[L];
- дисперсия убытка портфеля D[L];
- стандартное отклонение убытка портфеля aL.
Величина M[L] - средняя наиболее вероятная величина случайного процесса, соответствующая аддитивным ожидаемым потерям EL, aL отражает разброс потерь вокруг их ожидаемого значения, т. е. используется для оценки неожиданных потерь -требований к экономическому капиталу
M [ L] = £м [L. ] = f^PDу Sj. j=i j=i
Для учета нестабильных условий значения факторов риска моделируются методом Монте-Карло с помощью датчика случайных чисел на языке программирования VBA, выдающего число случайных состояний портфеля с помощью авторского специального программного обеспечения Excel-VBA [2]. Общее число состояний, по которым производится моделирование, - pf, гдеf- количество заемщиков. Случайной величиной в модели выступает вероятность дефолта. По кредитам при единственном за 6 мес. случае просрочки долга и процентов до 5 дней для юридических лиц и до 30 дней - физических лиц примем минимальную вероятность 0,03 % (по Базелю II). Исключение составляет просрочка, вызванная техническими проблемами осуществления платежей.
Временной горизонт модели -1 год - срок удержания ссуд в портфеле, минимальный период, на протяжении которого возможно реализовать их на рынке. Именно за год собирается достаточно полная информация обо всех заемщиках. Более короткие сроки обусловливают большую изменчивость показателей. Глубина периода расчета - 1 год.
С учетом того, что международный регулятор отождествляет уровень доверия с актуарным рейтингом (среднегодовой вероятностью дефолта PD), исходя из качества кредитного портфеля, уровень надежности составит:
- по ОАО «Банк «Петрокоммерц» - 99,9 %;
- по ОАО «Московский индустриальный банк» - 98,5 %;
- по ОАО «Ставропольпромстройбанк» -92,5 %;
- по ОАО КБ «Квроситибанк» - 95,5 %.
Аналитические результаты 10 000 экспериментов Монте-Карло позволили построить эмпирическую функцию распределения максимально ожидаемых потерь по кредитным позициям банка.
Учитывая полученные значения смоделированных величин ожидаемых потерь, кредитным организациям необходимо придерживаться политики избыточного резервирования, что в дальнейшем будет способствовать постепенному переходу к динами-
ческому резервированию (резервы накапливаются в фазе кредитного бума и расходуются в нестабильный период, исключая отрицательное влияние на рентабельность и собственный капитал). Динамическое резервирование (в отличие от действующей модели ожидаемых потерь) фиксирует реальные потери более прозрачно и является менее процикличным. Таким образом, использование альтернативной внутренней модели ожидаемых потерь, определяемых посредством имитационного моделирования Монте-Карло, интегрирует некоторые требования Базеля II и содержит отдельные положения и предпосылки для учета требований Базеля III. Следует отметить, что впервые определяет прогнозное резервирование, основанное на концепции ожидаемых потерь, МСФО (IFRS) 9 «Финансовые инструменты».
Для обеспечения точной динамичной оценки при изменении структуры портфеля и пересмотре кредитных рейтингов службе внутреннего контроля (СВК) необходимо регулярно повторять алгоритм определения ожидаемых потерь, а информацию по дефолтности постоянно обновлять в режиме реального времени.
5-й этап. Определение неожидаемых кредитных потерь (экономического капитала), в том числе с учетом стрессовых условий, сравнение величин.
Необходимость корректировки вероятности дефолта к концу года обусловлена тем, что в течение годового горизонта возможно увеличение вероятности дефолта, а в будущем - переход заемщика в другой рейтинг. Моделирование влияния шоков на вероятность дефолта РВ проводится путем расчета методом Монте-Карло множества возможных сценариев изменения кредитного рейтинга по форме What-if, в том числе объявление дефолта с учетом исторического опыта.
На основании практических исследований обоснована необходимость использования следующих сценариев:
- стресс-сценарий 1 - обесценение портфеля кредитов с оставшимся сроком погашения 1 год и более;
- стресс-сценарий 2 - дефолт ссудного портфеля физических лиц;
- стресс-сценарий 3 - обесценение портфеля кредитов рисковых видов экономической деятельности - позволяет учитывать корреляции дефолта;
- стресс-сценарий 4 - банкротство 5 постоянных (не менее 3 лет) крупных заемщиков со стандартным рейтингом.
Сравнение экономического капитала по кредитному риску по базовому варианту и с учетом стрессовых условий (табл. 4) свидетельствует, что наибольшая его величина отмечается по стресс-сценарию 4 (банкротство 5 постоянных крупных заемщиков со стандартным рейтингом), а наименьшая - по базовому варианту.
Вместе с тем результаты стресс-тестирования могут использоваться:
- для оптимизации кредитного портфеля -выработки рекомендаций изменения лимитов по регионам присутствия банка, видам экономической деятельности, продуктам, видам залогов;
- для формирования классификационных групп заемщиков с устоявшимся уровнем риска дефолта и др.
В ходе стресс-тестирования можно получить методические основания для проведения оценки чувствительности портфеля к вариациям макро-и микроэкономических переменных, что в итоге будет способствовать обеспечению устойчивости кредитного портфеля.
В дальнейшем смоделированное методом Монте-Карло распределение потерь («сверху вниз») может использоваться для декомпозиции портфельного риска по заемщикам, т. е. определяется вклад каждого заемщика в капитал под риском, аллокируемый на портфель (реализация подхода «снизу вверх»). Обобщенно процесс определения экономического капитала по кредитному риску на
основе имитационной модели ожидаемых потерь отражен схематически (рис. 3).
Необходимо отметить, что в любой модели всегда присутствуют неучтенные факторы (уровень доверия), определяющие ее структуру, логику и модельный риск. Модельный риск хеджируется посредством стресс-тестирования через сценарный анализ событий, остающихся за рамками стандартных моделей риска, а резерв капитала против такого риска должен покрывать потенциальные потери.
Впоследствии определение экономического капитала по кредитному риску должно осуществляться в специальных автоматизированных системах, которые необходимо рассматривать как составную часть интегрированных систем управления банковскими рисками (для российских банков - система EGAR CreditRisk). Система является высокотехнологичным инструментом для обеспечения профессионального суждения о рисках по выданным ссудам и прогнозируемых по кредитным заявках. Основными функциями системы EGAR CreditRisk являются:
- документирование методов, правил, оценок и полномочий пользователей, порядка ведения досье заемщика и оценки кредитного риска портфеля по определенной форме, предоставление их регулятору;
- ведение досье заемщика, в котором фиксируется его финансовое положение на протяжении возможного максимального интервала (не менее чем
Таблица 4
Определение экономического капитала по кредитному риску в интегрированной системе управления банковскими рисками, тыс. руб.
Показатель Базовый вариант Стресс-сценарий 1 Стресс-сценарий 2 Стресс-сценарий 3 Стресс-сценарий 4
ОАО «Банк «Петрокоммерц»
Ожидаемые кредитные потери EL 1 785 785 30 931 660 21 143 441 23 506 276 1 980 132
Максимально возможные кредитные потери L 4 769 086 37 005 608 57 037 731 81 625 121 84 111 261
Экономический капитал 2 983 301 6 073 948 35 894 290 5 811 8845 82 131 129
ОАО «Московский индустриальный банк»
Ожидаемые кредитные потери EL 375 949 14 995 082 15 135 702 16 207 438 330 811
Максимально возможные кредитные потери L 1 639 975 16 824 305 32 270 271 48 573 322 49 017 409
Экономический капитал 1 264 026 1 829 223 17 134 569 32 365 884 48 686 598
ОАО «Ставропольпромстройбанк»
Ожидаемые кредитные потери EL 10 480 1 026 830 143 932 1140 957 808 679
Максимально возможные кредитные потери L 48 812 1 098 380 1 242 238 2387 728 320 6707
Экономический капитал 38 332 71 550 1 098 306 1246 771 2 398 028
ОАО КБ «Евроситибанк»
Ожидаемые кредитные потери EL 20 047 76 108 273 870 241 481 110 289
Максимально возможные кредитные потери L 49 446 264 553 537 277 782 548 904 080
Экономический капитал 29 399 188 445 263 407 541 067 793 791
Стресс-тестирование модели
Рис. 3. Обобщенная схема определения экономического капитала по кредитному риску на основе имитационной модели ожидаемых потерь
за 1 год), а также приводится история изменения его рейтинга по нескольким различным моделям; состояние долгов по ссудам, кредитным эквивалентам и лимитам может экспортироваться в систему из соответствующей автоматизированной банковской системы (АБС);
- фиксирование информации о датах обновления финансово-экономического состояния заемщика, при ее устаревании ссуды могут перейти в более низкую категорию качества;
- оценка финансового положения, базирующаяся на стандартных моделях, апробированных в зарубежных исследованиях и на практике; перечень, порядок расчета показателей для анализа финансового положения заемщика корректируется по требованиям регулятора и других заинтересованных лиц;
- оценка кредитного риска по ссуде и заемщику; определение резервов с учетом качества ссуды, обеспечения; детализированная процедура определения качества ссуды на основе финансового положения заемщика и оценки вероятности неисполнения обязательств; вычисление капитала под риск, его аллокация (реализация подхода «снизу вверх». Имеется настраиваемая методика качественной оценки, дорабатываемая по требованиям регулятора или соответствующего лица. Характерна любая частота расчетов;
- постоянный учет неполноты и необъективности информации, влияющей на риск и капитал, аллокируемый на одного заемщика, в виде степени неточности рейтинга;
- определение доходности риска по каждому направлению бизнеса в динамике и др.
Таким образом, построена и апробирована имитационная внутренняя модель ожидаемых кре-
дитных потерь, включающая с учетом специфики национального банковского сектора следующую комбинацию параметров:
- вероятность дефолта (основной);
- сумма задолженности;
- срок ссуды;
- процентная ставка.
Модель предусматривает определение ожидаемых потерь, и в итоге - экономического капитала. Она отвечает отдельным прогрессивным рекомендациям Базеля II и III, адаптированным к российским условиям развития.
Список литературы
1. Мануйленко В. В. Модернизация национальной внутренней кредитной рейтинговой системы согласно требованиям международного регулятора // Финансы и кредит. 2010. № 48.
2. Мануйленко В. В. Инновационные модели оценки экономического капитала коммерческого банка // Финансы и кредит. 2012. № 9.
3. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала. Базельский комитет по банковскому надзору. М.: Банк международных расчетов. 2004.
4. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери: положение Банка России от 20.03.2006 № 283-П.
5. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности: положение Банка России от 26.03.2004 № 254-П.
6. URL: http://www. cbr. ru.
