CC BY
629
Банковское дело
Удк 336.719
реализация концепции доходности капитала с учетом риска
В. В. МАНУЙЛЕНКО, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и финансов E-mail: [email protected] Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт
В статье оценивается возможность реализации концепции RAROC в российской банковской системе путем определения RAROC по основным видам деятельности, сравниваются доходности регулятивного и экономического капитала. В результате обосновывается необходимость применения концепции, и обозначаются ее достоинства.
Ключевые слова: концепция доходности капитала с учетом риска, валовая маржа, доходность экономического капитала, неожидаемые потери, кредитный VaR, конкурентное преимущество.
Введение
С появлением в 2004 г. концепции экономического капитала, нашедшей отражение в документе «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы» (Базельское соглашение II), стало возможным при оценке уровня рентабельности учитывать рисковую компоненту, оптимизируя таким образом величину капитала с различными рисками и доходом (ЯЛЯОС, ЯОЯЛС) [1]. Это в свою очередь позволяет определять капитал, достаточный для покрытия ожидаемых и неожидаемых потерь вследствие реализации основных видов риска с определенной (высокой) степенью вероятности. Согласно концепции регулятивного капитала способность банка к принятию риска измеряется рентабельностью капитала (ЯОЕ).
теоретические аспекты риск-ориентированных концепций доходности капитала
Реализация риск-ориентированных концепций оценки эффективности деятельности кредитной организации обеспечивает достижение оптимального соотношения между уровнем рисков и прибыльностью. Оценка прибыльности с учетом степени риска осуществляется посредством концепции Risk-Adjusted Performance Measures (RAMP), целью которой являются определение результативности размещения капитала с различными уровнями риска и дохода на совместной, сопоставимой основах, создание общей базы оценки риска и его прямой учет при анализе эффективности. В рамках этого направления различают следующие концепции:
RAROC = Д -100%, ЭК
где RAROC (Return On Risk-Adjusted) — скорректированная на риск доходность капитала; Д — доход;
ЭК — экономический капитал;
Д
RORAC = £1^ -100%, СК
где RORAC (Risk-Adjusted Return) — возможная доходность зарезервированного собственного капитала;
Дриск — доход, оцененный с учетом риска; СК — собственный капитал.
Скорректированная на риск рентабельность капитала дополнительно учитывает возможную доходность зарезервированного собственного капитала:
RAROC = RORAC - d, где d — ориентировочная доходность экономического капитала, определяемая на базе рыночных сопоставлений или с помощью портфельных теорий.
Такие методы обеспечивают единый подход к оценке риска и доходности по всем бизнес-подразделениям. В одном показателе могут интегрироваться оценки существенных рисков. Главная задача размещения капитала по различным видам сегментов (продуктам, клиентам, структурам бизнеса) состоит в определении оптимальной структуры капитала, что предполагает оценку доли риска (волатильности) каждой бизнес-единицы (декомпозиция риска) в суммарном риске банка и, следовательно, в совокупных требованиях к его капиталу. Таким образом, на каждое структурное подразделение приходится капитал под риск в рамках совокупного банковского риска, и в результате рассчитывается экономический капитал. В случае недостатка риск-капитала он прежде всего выделяется приоритетным направлениям деятельности.
При оценке производительности капитал относится к бизнес-подразделениям как часть процесса определения скорректированной на риск доходности и, в конечном итоге, экономической добавленной стоимости каждой соответствующей единицы (количество акционерного капитала, размещенного в бизнес-единице, умноженное на требуемую доходность на акционерный капитал). Таким способом рассчитывается вклад подразделения в акционерную стоимость, и обеспечивается основа для поощрительной практики. Путем перераспределения капитала по бизнес-группам, имеющим высокую стратегическую ценность, большие прибыли или долгосрочный потенциал роста, обеспечивается рациональное использование капитала, увеличивается акционерная стоимость. Системы индикаторов, определяющие целевое состояние прибыльности, рисков должны быть непротиворечивы, согласованы на основе принятой модели. Именно методика RAROC позволяет внедрить систему управления рисками непосредственно в процесс принятия решений.
Однако применение концепции RAMP на практике в российских условиях потребует: детализации информационной базы анализа до уровня отдельных операций, услуг, клиентов; использования
определенных методов оценки категорий риска с учетом их значимости; определения в системе управления экономическим капиталом совокупного банковского риска. Если качество управления отдельными видами рисков находится на низком уровне, то это существенно повлияет на совокупный банковский риск.
Следует подчеркнуть, что реализация риск-ориентированных концепций доходности капитала потребует в первую очередь единой методики оценки экономического капитала. В основе концепции RAROC лежит рыночный подход, по которому необходимый размер капитала определяется исходя из волатильности рыночной стоимости активов.
концепция VaR при определении доходности капитала с учетом риска
Стандартно используемой мерой риска, особенно для развивающихся рынков, позволяющей подобно общему знаменателю приводить финансовые портфели, состоящие из различных активов, к единому показателю риска является VaR (Value-at-Risk — рисковая стоимость), которая является статистической моделью уровня потерь портфеля банка, измеряемого в денежном выражении. Данный уровень не будет превышен с заданной (доверительной) вероятностью а при неизменности портфеля на протяжении всего рассматриваемого периода с учетом имеющегося предположения о характере поведения рынка (метод расчета).
Следует подчеркнуть, что именно развитие данной методологии обусловило появление понятия «капитал под риском» или «экономический капитал CAR (capital at risk)». Таким образом, рисковая стоимость VaR отражает максимально возможные убытки от изменения стоимости портфеля активов, что может произойти за определенный период времени с заданной вероятностью а его проявления, а рассчитанные при этом потери принимаются в качестве требований к достаточности капитала:
а {Loss < VaR} = а, где Loss — величина убытков портфеля;
а — заданный доверительный уровень.
Очевидно, что основными компонентами при вычислении VaR являются: длина временного интервала, на конец которого анализируются потери по определенной позиции и доверительный уровень а, определяющий уровень защиты. Большие потери в ЮК-модели происходят с вероятностью (1 — а). В качестве временного горизонта обычно используется период времени, в течение которого портфель не
претерпевал существенных изменений. От горизонта определения VaR следует отличать глубину периода его расчета — объем ретроспективных или искусственно смоделированных данных, на основе которых производится оценка. Доверительный уровень выбирается в зависимости от отношения к риску или регламентируется регулирующими органами. Наиболее приемлемый уровень доверия может определяться кредитной организацией самостоятельно, исходя из динамики ее бизнеса, а также реалистичного анализа возможностей экспертов оценивать риски на различных временных горизонтах. Значение показателя VaR при этом интерпретируется следующим образом: «уверенность на определенное количество процентов (доверительный интервал), что рисковое событие не превысит q рублей в течение следующих N дней». В этом случае q выступает как показатель VaR (q = VaRa (Loss).
При расчете максимальных потерь определяются комбинация факторов риска, способных потенциально принести убытки кредитной организации, их негативная динамика. Необходимо учитывать основные факторы рисков, классификацию событий, а также фактор их диверсификации. В моделях экономического капитала особое внимание должно придаваться допустимым значениям параметров, их необходимо рассматривать как случайные величины, характеризующиеся распределением вероятностей и риском превысить свои возможные значения. Так, пусть x (I = 1, 2,...z) — параметры риска портфеля, а y — соответствующее изменение стоимости портфеля, через n обозначим число факторов риска x, тогда y (I= 1, 2,..., n) — значения случайной величины, закон распределения которой неизвестен. При определении рисковой стоимости необходимо обеспечить наиболее точное прогнозирование и выявить границы возможного переоценивания или недооценивания меры риска. Распределение риска преобразуется в величину требуемого капитала для его поддержания, и в результате, в соответствии с целевым уровнем финансовой прочности банка, измеряется его экономический капитал.
В стабильных условиях применяется нормальный закон распределения случайной величины (простые iaR-модели), а в посткризисных — наиболее правильным будет восстанавливать плотность распределения методами стохастического моделирования Монте-Карло, поскольку, как правило, реальные распределения значений факторов рисков далеки от нормального закона и занижают VaR. При этом появляется возможность использо-
вания любых распределений, причем в дальнейшем развитие моделей практически ничем не ограничивается. За счет этого обеспечиваются высокая точность, практическая пригодность для разных портфелей и сложных финансовых инструментов, логическая понятность (убыток оценивается в каждом сценарии, затем по функции распределения выбирается максимально возможный), и повышается вероятность учета новых тенденций.
Методика VaR позволяет оценивать эффективность операций на основе риска и доходности.
В работе определяется кредитный VaR методом Монте-Карло с помощью датчика случайных чисел на языке программирования VBA, выдающего число случайных состояний портфеля. В качестве объекта исследования выбраны кредитные организации, имеющие различные возможности реализации риск-ориентированных концепций, а случайной величиной стала вероятность дефолта.
Создавать и поддерживать информацию для вычисления VaR необходимо в информационной системе банка, хранилище данных. Наиболее распространенной является система RS-DataHaus (ОАО Банк «Петрокоммерц», ОАО «Московский индустриальный банк», ОАО «Ставропольпромс-тройбанк»). Система позволяет настраивать показатели различных методик, новых источников или видоизменять существующие, определять структуру их хранения и алгоритмы формирования, а также предоставляет пользователям средства для отображения данных. В перспективе модели экономического капитала необходимо эффективно автоматизировать.
Временной горизонт модели — 1 год (срок удержания ссуд в портфеле, минимальный период, на протяжении которого возможно реализовать их на рынке). Выбор такого временного горизонта объясняется тем, что за год собирается достаточно полная информация о всех заемщиках (более короткие сроки обусловливают большую изменчивость показателей). Предусматривается, что при неприемлемом увеличении риска в течение этого времени банк будет иметь возможность управлять им путем сокращения подверженности риску или наращивания экономического капитала. Глубина периода расчета кредитного VaR — 1 год.
По заданному доверительному уровню а, определенному на основании изучения качества кредитного портфеля, определяются максимально возможные потери при заданных параметрах и предположениях, лежащих в основе модели VaR\ для Банка «Петрокоммерц» с доверительным уровнем 0,999 вы-
Рис. 1. Распределение максимально возможных потерь ОАО Банк «Петрокоммерц»
Рис. 2. Распределение максимально возможных потерь ОАО КБ «Евроситибанк»
Рис. 3. Распределение максимально возможных потерь ОАО «Ставропольпромстройбанк»
бираются значения, соответствующие 9 990 значений (0,999 от 10 000). Далее соответственно находим а {L < VaR}. Для банка «Петрокоммерц» его значение соответстует 0,001, для Московского индустриального банка — 0,015, для Ставропольпромстройбанка — 0,075, для Евроситибанка — 0,045.
В идеологии Value-at-Risk кредитный риск рассматривается как максимально возможный убыток по кредитному портфелю 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.
Аналитические результаты 10 000 экспериментов (по методу Монте-Карло) позволили построить эмпирическую функцию распределения убытков (рис. 1—3) и определить экономический капитал (табл. 1).
По ОАО Банк «Петрокоммерц» непредвиденные убытки с вероятностью 99,9 % не могут превысить 2 983 301 тыс. руб., по ОАО «Московский (с уровнем доверия 98,5 %) — 1 264 026 тыс. руб.
При этом в системе RAROC капитал размещается по операциям или направлениям деятельности в размере непредвиденных потерь, рассчитанных после уплаты налога на прирост капитала, с определенными уровнем доверия и горизонтом прогнозирования. Распределение капитала условно и означает, что волатильность денежных потоков операции или направления деятельности, обусловленная влиянием кредитных, рыночных, операционных и прочих видов риска, покрывается капиталом с определенной вероятностью. Принцип, лежащий в основе RAROC, заключается в том, что проекты, сопряженные с более высоким совокупным риском, должны приносить и большую чистую доходность по сравнению с низкорискованными, т. е. чем больше размер
Таблица 1
Значения экономического капитала по кредитному риску на основе моделирования по методу Монте-Карло, тыс. руб.
Банк Ожидаемые потери EL Максимально возможные потери при заданных параметрах и предположениях, лежащих в основе модели VaRa Экономический капитал CAR (кредитный VaR) (гр. 3 - гр. 2)
1 2 3 4
ОАО Банк «Петрокоммерц» 1 785 785 4 769 086 2 983 301
ОАО «Московский индустриальный банк» 375 949 1 639 975 1 264 026
ОАО «Ставропольпромстройбанк» 10 480 48 812 38 332
ОАО КБ «Евроситибанк» 20 047 47 831 27 784
экономического капитала банка, тем выше должна быть доходность с учетом риска, которая покрывала бы стоимость задействованного капитала. Соответственно главной целью размещения экономического капитала по бизнес-направлениям являются его выравнивание с точки зрения рискованности и последующее ранжирование по объему полученной прибыли. Дополнительный капитал следует направлять только в проекты, приносящие прибыль, и до тех пор, пока она не перестанет расти.
Оценим доходность капитала с учетом риска по основной деятельности банков (табл. 2):
г - ЕТ
ЯЛЯОС =--100%,
УЛЯ
где г — средняя валовая маржа по кредитным операциям;
EL — ожидаемые потери вследствие реализации кредитного риска;
VAR — экономический капитал для покрытия кредитного риска.
У ОАО Банк «Петрокоммерц» показатель RAROC составляет 2,422 ед., т. е. акционеры на каждый рубль, вложенный в банк, планируют получить 242,2 коп., сохраняя при этом неизменными структуру объемов и доходностей операций, вероятность ожидаемых и неожидаемых потерь. У ОАО «Московский индустриальный банк» этот показатель составляет 2, 680 ед., у ОАО КБ «Евроситибанк» — 2,333 ед., у ОАО «Ставропольпромстройбанк» — 8,141 ед.
Итак, система RAROC создает банку явное конкурентное преимущество, и к ее достоинствам следует отнести:
— объективность (более точная оценка потребности в капитале и экономической выгоды операций по сравнению с традиционными показателями (ROE, ROA);
— гибкость (способность учитывать изменения основных условий и рискованность операций);
— универсальность (возможность использования в стратегическом планировании и ценообразовании, дифференцированном управлении банковским портфелем, расчете реальной эффективности подразделений и применении результатов для определения мотивации персонала, развития внутренней корпоративной культуры, профессионализма).
Следует подчеркнуть, что при управлении капиталом менеджмент кредитной организации должен опираться на концепцию экономического капитала, защищающую активы от неожиданных потерь и создающую адекватную риску преграду.
Распределение потерь было смоделировано методом Монте-Карло «снизу вверх», впоследствии имеющийся экономический капитал можно размещать «сверху вниз»: по приносящим доход направлениям деятельности и подразделениям с учетом эффектов диверсификации риска внутри банковского портфеля (концепция RORAC).
Руководствуясь показателями, можно четко рекомендовать лимиты, уровень обеспечения и сроки кредитования. Причем показатели RAROC можно принимать в качестве критериев распределения капитала между различными портфелями, подразделениям и бизнес-направлениями. В каж-
Таблица 2
Определение показателя RAROC в кредитных организациях
Банк Средняя валовая маржа по кредитным операциям, тыс. руб. Ожидаемые потери, тыс. руб. Экономический капитал, тыс. руб. RAROC, ед.
ОАО Банк «Петрокоммерц» 9011 144 1 785 785 2 983 301 2,422
ОАО «Московский индустриальный банк» 3 763 717 375 949 1 264 026 2,680
ОАО «Ставропольпромстройбанк» 322 533 10 480 38 332 8,141
ОАО КБ «Евроситибанк» 84 863 20 047 27 784 2,333
дом банке капитал следует аллокировать между операциями и подразделениями таким образом, чтобы это приводило к наибольшему значению показателя RAROC. Вместе с тем следует учитывать, что структура банковских операций и рыночные условия постоянно меняются, т. е. задача максимизации скорректированной на риск рентабельности имеет динамический характер.
Впоследствии показатели RAROC можно использовать при определении вмененной стоимости капитала, задействованного в каждом из направлений деятельности, и, соответственно, для расчета экономической прибыли и рентабельности капитала с учетом риска (RORAC). Экономический капитал отражает так называемую премию за риск, уровень которого может закладываться в ценообразовании кредитных продуктов и финансовых инструментов.
Однако следует учитывать, что VaR присущ риск неадекватности, обусловленный, как правило, ошибочной моделью и ее неправильным описанием и применением, неверной реализацией алгоритма модели, ошибками, связанными с получением и обработкой рыночных данных, основанных на нереалистических предположениях, лежащих в основе моделей (применение нормального закона распределения доходностей активов на рынке стран с развивающейся, переходной экономикой). Таким
Экспорт-блок
Информация о заемщике:
- квартальные отчеты;
- оценка бизнеса
образом, обусловливается необходимость определения перспективных направлений реализации риск-ориентированных концепций.
Перспективы реализации риск-ориентированных концепций доходности капитала с учетом риска. специальные автоматизированные системы
В перспективе реализация риск-ориентированных концепций возможна в специальных автоматизированных системах (без использования языков программирования). Для российских банков ею может стать система EGAR CreditRisk (рис. 4), успешно функционирующая в АКБ «Евро-финанс Моснарбанк», Балтийском Банке. Ее выбор обусловливается следующим: согласованностью с требованиями Базеля II, ЦБ РФ (табл. 3); использованием новейших Р&Л-технологий расчета риска; интегрированностью в существующую информационную инфраструктуру с кредитным модулем, системами определения риска, управления взаимоотношениями с клиентами, фронт-офисными системами, хранилищами данных (RS-DataHause); возможностью оценки заемщиков разных категорий; возможностью применения на российском рынке; многовариантностью внедрения и функ-
RS-DataHaus или другая система
—^ ^^Сделки^
Композиция входных данных для расчета
.У
Утверждение PD, EL, ^ Г Моделирование риска но-Limit . вого актива в портфеле
J
Расчет PD
Г т
Некачественные рейтинговые заемщики по PD
Внутренние параметры моделей
Вычисление кривой потерь, EL и UL (компонентов кредитного риска)
Суммарная таблица компонент риска всех заемщиков и групп
Кривая потерь, основные показатели риска в целом
Наиболее рисковые заемщики
Анализ риск-дохода, генерация отчета о кредитных продуктах
Рис. 4. Схема функционирования системы EGAR CreditRisk
Таблица 3
Соответствие системы EGAR CreditRisk положению ЦБ РФ от 26.03.2004 № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»
Требования положения ЦБ РФ от 26.03.2004 № 254-П Реализация
Определение кредитного риска (в том числе ссуд, сгруппированных в портфель однородных ссуд), классификация и оценка ссуды, постоянное определение размера расчетного и фактического резерва (не реже отчетных дат составления отчетности) Осуществление оценки кредитного риска по ссуде и заемщику; определение резервов с учетом качества ссуды и обеспечения; детализированная процедура определения качества ссуды на основе финансового положения заемщика и оценки вероятности неисполнения обязательств; настраиваемая методика качественной оценки, дорабатываемая по требованиям регулятора или соответствующего должностного лица; вычисление капитала под риск, его аллокация; любая частота расчетов
Система определения кредитного риска по ссудам, в том числе более детализированные процедуры оценки качества ссуд и формирования резерва, описание методов, правил, процедур, используемых при определении финансового положения заемщика, перечень основных источников информации, а также полномочия работников, участвующих в оценке, порядок составления и дальнейшего ведения досье заемщика отражаются во внутренних документах Документирование методов, правил, оценок и полномочий пользователей, порядка ведения досье заемщика и оценки кредитного риска портфеля по определенной форме и предоставление их регулятору
Ведение досье заемщика В досье заемщика фиксируется его финансовое положение на протяжении возможного максимального интервала, но не менее 1 года. Указывается история изменения рейтинга заемщика по нескольким различным моделям. Состояние долгов по ссудам, кредитным эквивалентам и лимитам может экспортироваться в систему из соответствующей автоматизированной банковской системы (АБС)
Оценка финансового положения заемщика по методикам, утвержденным внутренними документами банка, соответствующим требованиям регулятора Определена методика оценки финансового положения заемщика, базирующаяся на стандартных моделях, апробированных в зарубежных исследованиях и на практике. По требованиям регулятора и других заинтересованных лиц перечень и порядок расчета показателей для анализа финансового положения заемщика корректируются
Возможность учета вероятности наличия неполной и (или) необъективной информации о заемщике Учет неполноты и необъективности информации, влияющей на риск и капитал, аллокируемый на одного заемщика, в виде степени неточности рейтинга
Порядок классификации ссуды при отсутствии информации по заемщику Фиксируется информация о датах обновления финансово-экономического состояния заемщика, при ее устаревании ссуды могут относиться к более низкой категории качества
Обеспечение получения информации, необходимой и достаточной для формирования профессионального суждения о размере расчетного резерва Источником информации по заемщику являются его бухгалтерская отчетность вместе с другими видами управленческой отчетности, а также внешние данные по экономическому состоянию отраслей, в которых он ведет свою деятельность
Вынесение профессионального суждения по результатам комплексного и объективного анализа деятельности заемщика Система является высокотехнологичным инструментом для обеспечения профессионального суждения о рисках по выданным ссудам и прогнозируемых рисках по кредитным заявкам. При превышении допустимых норм кредитного риска составляется мотивированный внутренний отчет
Формирование (регулирование) резерва должно осуществляться на момент получения информации о появлении (изменении) кредитного риска и (или) качестве обеспечения ссуды При необходимости риск-менеджер-оценщик исправляет качественную оценку финансового положения заемщика и включает в количественную ее составляющую вероятность дефолта, определяемую по базовой формуле. При изменении внешнего рейтинга заемщика в системе оперативно уточняется его досье, что влияет в конечном итоге на оценку вероятности дефолта, рисков по ссудам и на величину рассчитываемых резервов
Окончание табл. 3
требования положения ЦБ ГФ от 26.03.2004 № 254-П Реализация
Порядок определения расчетного резерва Резерв рассчитывается после отнесения заемщика к соответствующей категории качества на основе рейтингования и присвоения ему определенного показателя возможности банкротства по ссудам
Определение минимального резерва при наличии обеспечения I и II категории качества: x К, ■ 0б, Р = РР • (1 -1), Ч где РР — расчетныйрезерв; К — коэффициент (индекс) категории качества обеспечения (для обеспечения I категории качества — 1, для II категории качества — 0,5); Об1 — стоимость обеспечения соответствующей категории качества, за вычетом предполагаемых расходов кредитной организации, связанных с его реализацией; Ср — основной долг по ссуде. Если К х Об1 > Ср, тогда Р = 0. Величина обеспечения учитывается при вычислении рисков, ожидаемых потерь, аллокируемого капитала и показателей рентабельности по требуемой формуле. В качестве РР может приниматься значение вероятности дефолта заемщика (PD), определенное по количественным и качественным показателям
Раскрытие информации о кредитной политике (правилах, процедурах, методах), применяемой при классификации ссуд и формировании резерва по соответствующим типам, видам ссуд, включая отраслевые, территориальные и иные аспекты, а также по портфелям однородных ссуд, в составе отчетности предоставляемой регулятору Полная информационная обеспеченность методик классификации кредитного риска, раскрываемая в кредитной политике
ционирования с учетом потребностей банка; оптимальностью цены и высокого качества [1, 2].
Система EGAR CreditRisk позволяет:
— определять доходность и риск по каждому направлению бизнеса в динамике, оптимизируя таким образом кредитный портфель с учетом состояния отраслей в регионах присутствия банка и по стране в целом;
— обеспечивать устойчивость кредитного портфеля за счет оценки его чувствительности к вариациям макроэкономических переменных в ходе стресс-тестирования.
Итоговые оценки формируются в виде расчетных файлов и отчета и включают:
— результаты построения функции распределения потерь (ФРП) кредитного портфеля;
— расчеты рисковых характеристик кредитного портфеля и составляющих субпортфелей (кредитный VaR, ожидаемые и неожидаемые потери, требования к резервам и собственному капиталу,
результаты стресс-тестирования с описанием факторов риска, рекомендации по оптимизации структуры кредитного портфеля, величины резервов на возможные потери по ссудам).
Впоследствии банки могут использовать программный комплекс «Финансовый риск-менеджер», позволяющий также без использования языков программирования оценивать VaR и осуществлять стресс-тестирование.
Список литературы
1. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала / Базельский комитет по банковскому надзору. М.: Банк международных расчетов. 2004.
2. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности: положение ЦБ РФ от 26.03.2004 № 254-П.
