CC BY
211
УДК 336.71
Достаточность собственного капитала как основа регулирования
банковских рисков в России
Д-р экон. наук Никифорова В.Д. [email protected] Финансовый университет при Правительстве РФ Санкт-Петербургский филиал 197198, Россия, Санкт-Петербург, ул. Съезжинская, д. 15
В статье анализируются научные взгляды на проблему применения базельских соглашений в практической деятельности коммерческих банков в России. Автор раскрывает значение применения Базель1, Базель 2 и Базель 3 для отечественной банковской системы. Особое внимание уделяется анализу трудностей, с которыми коммерческие банки сталкиваются в процессе разработки моделей оценки кредитного риска на основе расчета внутреннего кредитного рейтинга и соответствующей ему вероятности дефолта заемщика, выполняемого с учетом международных требований. В статье раскрываются особенности и трудности применения базельских стандартов к малому и среднему бизнесу из-за несоответствия отечественной и зарубежной экономик. Автор обосновывает нецелесообразность использования моделей, основанных исключительно на данных бухгалтерской отчетности, рейтинговых агентств; передлагает активнее использовать модели, ориентированные на текущую рыночную оценку на основе рынка облигаций, акций и кредитных производных инструментов. В статье аргументируется целесообразность разработки модели оценки внутреннего кредитного рейтинга заемщика малого и среднего бизнеса, предлагаются методические подходы по учету во внутрибанковских разработках нефинансовых факторов кредитного риска, дается ряд других рекомендаций.
Ключевые слова: базельские соглашения, экономический и регулятивный капитал, достаточность банковского капитала, модели оценки кредитного риска и вероятности дефолта заемщика.
doi: 10.17586/2310-1172-2016-9-1-40-46
The capital adequacy as a basis for the regulation banking risks in Russia
D.Sc., professor, Nikiforova V.D. [email protected] Financial University under the government of the Russian Federation St. Petersburg branch 197198, Russia, St. Petersburg, 15, Sheshinskaya Str.
The article analyzes the scientific views on the problem of application of the Basel agreements into practical activities of commercial banks in Russia. The author reveals the value of applying Базель1, Basel 2 and Basel 3 to the domestic banking system. Special attention is paid to the analysis of the difficulties that commercial banks face in the process of developing models for assessing credit risk based on internal credit rating and the corresponding probability of default of the borrower, executed with consideration of international requirements. The article reveals the peculiarities and difficulties of application of the Basel standards to small and medium enterprises due to the mismatch between domestic and foreign economies. The author substantiates the inappropriateness of the use of models based solely on accounting data, the rating agencies; proposes more active use of the model focused on the current market assessments on the basis of the market of bonds, stocks and credit derivatives. The article discusses the feasibility of developing evaluation models internal credit rating of small and medium business, methodical approaches to accounting in the Bank's internal developments non-financial factors of credit risk, given a number of other recommendations.
Keywords: Basel accord, economic and regulatory capital, the adequacy of Bank capital, valuation models of credit risk and probability of default of the borrower.
Тенденция ухудшения качества кредитного менее привлекательных для заемщиков, но выгодных
портфеля российских коммерческих банков, проявив- для банков, либо значительно сокращать объемы кре-
шаяся особенно в период мирового финансового кри- дитования.
зиса и структурного кризиса в экономике страны, при- Особо остро встал вопрос об организации риск-
вела к резкому увеличению числа проблемных заем- менеджмента в отечественных банках, основанной на
щиков, росту просроченной задолженности по банков- новых стандартах и моделях оценки кредитного риска.
ским кредитам.[1] В этих условиях коммерческие бан- Возникла необходимость не просто пересмотра подхо-
ки были вынуждены существенно увеличивать резервы дов к оценке кредитоспособности заемщика, но и раз-
на возможные потери по ссудам, либо пересматривать работки соответствующей кредитному рейтингу веро-
условия предоставления кредитов в направлении наи- ятности дефолта заемщика. Копирование и применение
40
зарубежных моделей в российской практике во многих случаях не представлялись возможными из-за различий в отечественной и зарубежных экономиках, подходах в оценке эффективности бизнеса, транспарентности заемщиков, и т. п.
Возьмем, к примеру, проблему информационной ассиметрии на финансовом рынке, когда участники по-разному осведомлены об инвестиционных рисках конкретных операций и инструментов [2]. Недостаток информации для коммерческого банка создает, в свою очередь, проблему оптимального выбора из множества вариантов размещения ресурсов, определения дифференцированных процентных ставок для заемщиков с разным уровнем риска. Появление непредвиденных потерь владельцы и управляющие банков, столкнувшихся с такими проблемами, нередко стремятся компенсировать дополнительными издержками для их заемщиков, перекладыванием рисков на вкладчиков, прочих кредиторов и государство [3].
Уровень достаточности собственного капитала коммерческого банка характеризует степень его безопасности вследствие подверженности риску убытков в деятельности по кредитованию, привлечению ресурсов и др. Накопление рисков в российском банковском секторе в связи с динамичным его развитием, а также цели обеспечения его системной стабильности, требуют от регулятора повышенного внимания к вопросам достаточности капитала, совершенствования системы управления рисками коммерческих банков, в том числе достоверного и адекватного отражения в их учете и отчетности принимаемых рисков.
Переход российской банковской системы на международные стандарты оценки достаточности экономического капитала (Базель 1 и 2) способствовал укреплению позиций крупных коммерческих банков. Малые и средние банки в меньшей степени вынуждены были прибегать к рискованной практике кредитования и привлечения ресурсов [4]. Все больше заемщиков и вкладчиков стали отдавать предпочтение крупным коммерческим банкам, считая их более надежными. В целом за последнее время количество коммерческих банков стало неуклонно сокращаться.
На 1 декабря 2015 г. количество действующих кредитных организаций составляло 740. Это более чем на 12 % меньше, чем было в конце 2014 г., и почти на 22 % меньше, чем в конце 2013 г.1 Наряду с этим активизировались процессы слияния и поглощения, концентрации активов в крупнейших коммерческих банках, растет уровень монополизации в банковском секторе. По некоторым оценкам, на топ-50 банков в 2015 г. приходилось до 86 % всех активов банковской системы России, в то время как в начале 2014 г. этот показатель составлял не более 83 %. Наибольшее сокращение доли активов произошло в средних банках -
1 По данным Банка России: http://www.cbr.ru/statistics/ (дата актуализации 05.01.2016)
от 51-го до 200-го по размеру активов.2 В то же время крупные банки, отрезанные санкциями от «западных» денег, зависят от фондирования со стороны ЦБ РФ и государства.
Показатели, комплексно характеризующие деятельность банковского сектора России, приведены в табл. 1.
Можно полагать, что зависимость от дешевого фондирования (посредством докапитализации через ОФЗ и другими способами) во всё больших объемах ведет к потере самостоятельности коммерческих банков в принятии решений и снижает качество управления активами. В то же время, сегодня крупные коммерческие банки имеют меньше проблем с обеспечением уровня достаточности экономического капитала с учетом риска по сравнению со средними и мелкими банками. Основными проблемами, с которыми сталкиваются крупные коммерческие банки, это: увеличение нагрузки по обслуживанию своих внешних долгов, замещение внешнего фондирования внутренними источниками и т.п.
Внедрение в банковскую практику стандартов Базель 3 началось еще до завершения перехода всего банковского сектора на Базель 2, и, вероятнее всего, коснется только крупных коммерческих банков. Вполне очевидно, что переход на более жесткие стандарты достаточности капитала в условиях кризисных ситуаций и макроэкономической нестабильности потребует значительных средств и не все крупные коммерческие банки готовы осуществить эти затраты. Более того, внедрение новых стандартов (правил) может привести к изъятию капитала из кредитования, повышению издержек на привлечение финансирования, росту процентных ставок для заемщиков, замедлению экономического роста, и др. негативным последствиям. Хотя следует признать, что развитие кредитования в России в ближайшем будущем связано не только или даже не столько с внедрением Базель 3, сколько с общеэкономическим спадом темпов ВВП страны.
В 2016 г. и в последующие годы можно ожидать снижения маржинальности бизнеса банков из-за удорожания источников фондирования за счет замены краткосрочных источников долгосрочными и необходимости держать более существенный объем активов в высоколиквидной форме. Функционирование коммерческого банка будет обходиться дороже своим акционерам, чем это было раньше. При этом собственники и управляющие должны не просто увеличить капитализацию своих банков, но и обеспечить требуемое качество структуры капитала. Однако, следует иметь в виду, что ужесточение требований к размеру капитала и создание специальных буферов для поддержания достаточности капитала крайне важно в целях сохранения
2 Банковский кризис: крупные выстоят, а мелкие? (http://www.e-xecutive.ru/finance/business/1962799-bankovskii-krizis-krupnye-vystoyat-a-melkie, дата актуализации 05.01.2016)
и поддержания стабильности российской банковской системы в случае системного экономического спада.
Таблица 1
Ключевые финансовые показатели банковского сектора, в %
Показатели 01.04.2014 01.05.2015
Капитал
Достаточность капитала Н1.0 13,2 12,9
Качество активов
Доля активов «под стрессом» в совокупных активах 8,0 11,5
Доля ссуд V и IV категорий качества 6,4 8,0
Доля просроченной задолженности, всего 3,6 4,9
доля просроченной задолженности в кредитах ФЛ 4,9 7,1
доля просроченной задолженности в кредитах ЮЛ 4,2 5,6
Сформированный резерв на возможные потери по ссудам в % от общего объема выданных ссуд 6,2 7,3
Доля крупных кредитных рисков в активах банковского сектора 25,8 25,0
Эффективность деятельности
Отношение расходов к доходам 97,9
Расходы на обеспечение деятельности к активам (в годовом выражении) 1,7
Финансовые результаты
Рентабельность активов (за 12 месяцев) 1,8 0,4
Рентабельность собственного капитала (за 12 месяцев) 14,5 3,6
Покрытие чистыми процентными и комиссионными доходами расходов на обеспечение деятельности 276,5
Ликвидность
Коэффициент мгновенной ликвидности (Н2) 59,3 98,8
Коэффициент мгновенной ликвидности (Н2) без учета показателя Овм* 49,4 56,3
Коэффициент текущей ликвидности (Н3) 75,2 135,4
Коэффициент текущей ликвидности (Н3) без учета показателя Овт* 62,9 78,5
Коэффициент долгосрочной ликвидности (Н4) 89,6 60,8
Отношение высоколиквидных активов (LAM) к совокупным активам 11,0 11,2
ОВМ* - величина минимального совокупного остатка средств по счетам физических и юридических лиц (кроме кредитных организаций) до востребования
ОВТ* - величина минимального совокупного остатка средств по счетам физических и юридических лиц (кроме кредитных организаций) до востребования и со сроком исполнения обязательств в ближайшие 30 календарных дней Источник: ЯЛЕХ («Эксперт РА») по данным Банка России и отчетности банков
Интеграция капитала российской банковской системы в мировую не позволяет отечественным коммерческим банкам, работающим на международных рынках, оказаться в стороне от процессов регулирования банковских рисков, приемлемых для мировой банковской системы. Неизбежность процесса диктуется и присутствием на территории РФ зарегистрированных кредитных организаций со 100% участием иностранного капитала, а также иностранных банков, имеющих представительства и филиалы и использующих базельские подходы. Ведь известно, что банковский кризис способен переходить границы отдельной страны и приобретать интернациональный характер. Поэтому включение российских коммерческих банков в создание глобальной системы безопасности на базе международных стандартов банковского регулирования и надзора - это во многом не возможность выбора, а потребность. Еще в период перехода с Базель 1 на Базель 2 в экономической литературе теоретиками и практиками остро дискутировался вопрос о целесообразности внедрения его положений [5,6]. В качестве
негативных факторов назывались: недостаточная нормативно-правовая база в области внедрения новых подходов; отсутствие опыта использования математических моделей и необходимой информационной базы, на которых основано применение новых подходов; необходимость осуществления значительных затрат на создание 1КВ (внутреннего рейтинга в системе управления кредитным риском) и информационной безопасности в коммерческом банке; кадровые проблемы; неподготовленность банков к реорганизации документооборота, и другие организационно-технические факторы [7]. Сегодня, в прошествии нескольких лет, можно отметить, что те коммерческие банки, которые преодолели трудности, связанные с внедрением Базель 2, получили ряд конкурентных преимуществ. Во-первых, они получили больше самостоятельности в области управления рисками, принимаемыми ими, на основе создания внутренней системы их оценки. Во-вторых, у них появилась возможность повысить качество управления не только кредитным риском, но и операционным риском, и риском финансовых инструментов тор-
гового портфеля. Это особенно важно, если учесть, что большинство российских коммерческих банков стремятся быть универсальными, осуществляющими большинство видов банковских операций. В-третьих, вследствие повышения уровня открытия своей финансовой отчетности они оцениваются контрагентами как более надежные. И, в-четвертых, у них появляется возможность реализовать синергию от взаимодействия систем внутреннего контроля, организуемого банком, и внешнего контроля, организуемого регулятором, за рисками [8]. Что касается мелких и средних региональных банков, обслуживающих внутренний рынок, то здесь, на наш взгляд, более уместен дифференцированный подход. Как свидетельствует действующая практика, Банк России, как мегарегулятор, предъявляет различные требования к различным участникам финансового рынка в отношении достаточности собственного капитала, отчетности и др. Поддержка же субординированными займами преимущественно крупных коммерческих банков ведет к прямому вытеснению мелких и средних банков с рынка. В экономической литературе неоднократно поднимается вопрос: нужны ли нам мелкие и средние коммерческие банки? И до сих пор нет однозначного ответа. Ряд экспертов считают, что мелкие и средние коммерческие банки не в состоянии конкурировать с крупными банками, и вынуждены или продаваться крупным или сворачивать бизнес, и противостоять этому процессу конкуренции и консолидации невозможно. Другие полагают, что мелкие и средние банки проявляют большую гибкость и оперативность в работе с клиентами, поддерживают региональный рынок, и высокие требования регулятора к ним наносит урон обслуживанию малого бизнеса и населения. Это особенно важно учитывать сегодня в условиях, когда Россия существенно отстает от развитых стран по числу банковских офисов на душу населения и доступности микрофинансовых услуг.
Достоинством базельских положений является возможность регулятора применить «мягкие права», которые позволяют учитывать приоритеты и возможности национальной банковской системы и органов ее надзора, сохранения экономического суверенитета государства, и не требуют скорого принятия и включения в национальные правовые системы международных договоров в области финансового сектора. Возможно, для мелких и средних коммерческих банков требование перехода на Базель 3 является преждевременным. Для них более приемлемым может стать стандартный (или иначе называют стандартизированный) подход, основанный на методике взвешивания активов по риску с учетом внешнего кредитного рейтинга (Stan-dard&Poor's, Moody's Investors Services), без применения собственных оценок, при расчете необходимой и достаточной величины экономического капитала банка. При этом, если исходить из того, что основным элементом, оказывающим влияние на уровень капитала коммерческого банка, выступает кредитный риск, то для региональных банков, характеризующихся несложными формами ссудных операций и кредитного
андеррайтинга, может стать нецелесообразным расчет достаточности капитала с использованием сложного 1КВ-подхода [9]. Поскольку применение внешних рейтингов для оценки корпоративных рисков не является обязательным, а собственный институт рейтингования в нашей стране недостаточно развит, то российские компании вероятнее всего будут отнесены к категории риска со 100% коэффициентом взвешивания. Профессиональных участников рынка ценных бумаг также в большинстве случаев вряд ли можно оценить выше, чем прочих юридических лиц. Это позволяет банкам, даже в рамках Базель 1, присваивать всем юридическим лицам коэффициент взвешивания 100 % независимо от наличия или отсутствия у них внешнего рейтинга. Факторами, снижающими кредитный риск, могут выступать разнообразные и приемлемые залоги, гарантии, кредитные деривативы, признаваемые коммерческими банками. Что касается категории розничных потенциальных рисков, то некоторые кредиты, выдаваемые малому и среднему бизнесу, могут быть отнесены к этой категории, и эта категория может рассматриваться как более низкая категория риска по сравнению с корпоративными рисками (по Базелю 2). В то же время, следует отметить, что коммерческие банки, стремящиеся использовать упрощенный стандартный подход, должны соблюдать соответствующие требования к проведению надзорного анализа и рыночной дисциплине. В первую очередь, это касается контроля за рисками, связанными с внебалансовой деятельностью коммерческих банков и оказывающими влияние на оценку их платежеспособности, а также требований к открытости информации о методологии управления рисками, качестве внутреннего контроля в системе корпоративного управления банком и т. п.
Как уже отмечалось, многим российским коммерческим банкам, преимущественно мелким и средним, вовсе не обязательно автоматически применять стандарты, соответствующие потребностям ведущей международной практики. Ведь известно, что в недавнем прошлом, из более чем девяти тысяч кредитных организаций США на Базель 2 изначально были переведены только 10-12 крупнейших банков, а остальные банки могли продолжать работать по несколько модифицированным правилам Базеля 1. Исследование процесса реализации подхода ШВ выявило возможность формирования субъективной оценки ответственных сотрудников коммерческого банка в отношении нефинансовой информации о клиенте, способной оказывать влияние на процесс определения кредитного рейтинга контрагента. Поэтому важно, чтобы выстраиваемая коммерческими банками система внутренних рейтинговых оценок была достаточно гибкой и объективной, основана на накопленной статистике за 5-7 лет, увязана со стресс-тестированием для оценки достаточности капитала, получала одобрение со стороны совета директоров (или соответствующего комитета и старшего менеджера), стала неотъемлемой частью отчетности и внутреннего контроля банка. Более того, для коммерческих банков внедрение подходов ШВ, разработан-
ных методик оценки ключевых параметров: вероятности дефолта (РБ), удельного веса убытков в случае дефолта (ЬОБ), стоимости под риском дефолта (ЕАБ), потребует еще получения одобрения со стороны регулятора [10]. По некоторым оценкам, у многих российских коммерческих банков функции управления рисками распределены между подразделениями, не разработаны должным образом регламенты действий в кризисных ситуациях, не получают применение экономико-математические методы анализа внешней среды для оценки рисков и стресс-тестирование для оценки сохранения финансовой устойчивости банка на регулярной основе. Поэтому можно ожидать, что для российской банковской системы потребуется еще несколько лет для поступательного развития культуры риск-менеджмента, проведения необходимых дополнительных мероприятий и введения стимулов, способствующих принятию коммерческими банками базельских стандартов [11].
С другой стороны, коммерческие банки, активно работающие на рынке, не в меньшей мере, чем регулятор, должны быть заинтересованы в минимизации негативных последствий от убытков в результате своей деятельности и своей платежеспособности с тем, чтобы иметь возможности выполнять свои обязательства по отношению к клиентам и кредиторам. Минимального размера регулятивного капитала может быть недостаточно для того, чтобы коммерческий банк сохранял способность остаться работающим банком в неблагоприятных условиях. Стремление к получению большей прибыли неизбежно ведет к росту вероятности потерь для коммерческого банка. Поэтому ему важно рассчитывать величину экономического капитала, которая необходима на покрытие заданных видов рисков. При этом, система управления экономическим капиталом по степени сложности должна быть адекватной потребностям конкретного коммерческого банка и его портфеля рисков. В зависимости от уровня рискованности деятельности, осуществляемой коммерческими банками, величина экономического капитала может быть выше или ниже величины регулятивного капитала, рассчитанного в соответствии с требованиями надзорных органов. Как показал анализ, организация системы оценки экономического капитала несет в себе определенные методологические проблемы. Они связаны, прежде всего, с тем, что можно получить разные значения экономического капитала для одного коммерческого банка на основе разных методик. Решение этих проблем, по мнению некоторых экспертов, зависит от стандартизации подходов для определения величины экономического капитала и методов количественной оценки различных видов банковских рисков, а также от регламентируемых стандартов государственных органов [12]. Следует отметить, что нельзя воспринимать создание модели для целей риск-менеджмента как простое изображение событий, при которых объективно распознанные элементы и их взаимосвязи могут быть представлены в виде упрощенной схемы, речь идет о сконструированном собы-
тии, при котором часть решения проблемы уже должна быть встроена в ее описание. Поэтому очень важен подготовительный этап создания модели риска и параметры, определяющие риск. Практические проблемы измерения риска лежат очень часто в области оптимизации, при которой нужно расположить объекты относительно какого-либо критерия. Принято считать, что порядковая шкала часто является в этом смысле наименее подходящей. Эмпирическая система отношений, то есть интуитивное представление о соотношениях между объектами часто не допускает более точной квантификации, чем расположение в определенной последовательности, и даже «интервал» между каждыми двумя множествами не может быть выражен в числах. Примером этого является понятие «сложность». С одной стороны, можно сказать, что один фактор является более сложным, чем другой. С другой, выразить количественно «сложнее» очень тяжело или кажется невозможным.
Особенно остро проблема адекватной оценки риска ощущается в сфере кредитования малого и среднего бизнеса, который зависим от ограниченного числа поставщиков или покупателей, имеет незначительные собственные внеоборотные активы и трудности с предоставлением высоколиквидного обеспечения. Получается замкнутый круг: субъекты малого и среднего бизнеса нуждаются в оборотных средствах и обращаются в коммерческий банк, а банк, скорее всего, им отказывает, считая кредитование для них высокорискованным. Использование коммерческим банком метода индивидуальной оценки кредитоспособности заемщика, как правило, не обеспечивает связь между получаемым кредитным рейтингом и вероятностью дефолта заемщика [13].
Конечно, коммерческим банкам не следует при принятии решения о выдаче кредита организациям среднего и малого бизнеса полагаться только на предоставленную ими финансовую отчетность. Тем более риск-менеджмент сегодня не стоит основывать на оценке активов заемщика, так как статьи баланса не всегда могут объективно отражать активы с учетом их рыночной стоимости. Иногда эти активы можно реально оценить только при их продаже. Необходимо построение такой системы риск-менеджмента, которая могла бы агрегировать индивидуальные риски в единую метрическую систему. По мнению ряда экономистов, оценка вероятности изменения класса кредитоспособности заемщика с течением времени могла бы осуществляться на основе расчета матриц изменения кредитного рейтинга [14].
Построение и последующее применение таких матриц позволило бы коммерческому банку оценить вероятность изменения качества его кредитного портфеля. Однако, построение матриц предполагает использование широкой статистики о дефолтах по кредитам, имевшим место в прошлые периоды, во взаимосвязи с кредитными рейтингами. Такая статистика пока отсутствует, либо крайне недостаточна, в отечественных коммерческих банках. Между тем, формиро-
вание методки оценки вероятности дефолта заемщика особенно важно для банка, стремящегося эффективно работать в кризисных ситуациях. Он вынужден стоять перед выбором: либо увеличивать объемы создаваемых резервов на возможные потери по выдаваемым кредитам и тем самым снижать эффективность размещенных ресурсов, либо отказывать многим заемщикам из-за невозможности адекватной оценки вероятности их дефолта и, таким образом, не получить выгоду вследствие потери клиентов. В этих условиях возрастает значение нефинансовых факторов риска, принимаемых банком при оценке вероятности дефолта заемщика. К ним чаще всего относят ликвидность залога, динамика просроченных ссуд и связанное с ней количество рест-руктуризаций, качество кредитной истории заемщика, отрасль его деятельности, диверсификация бизнеса, наличие широкого круга поставщиков и покупателей т.п. Возможно, было бы неплохо составить унифицированный каталог всех возможных факторов риска финансового и нефинансового характера для различных направлений банковской деятельности. Однако здесь нам бы хотелось остановиться на том, что для каждого коммерческого банка важно снижение сложности модели риска с целью управления ими и поэтому более целесообразен список релевантных рисков. Такие перечни российским банкам предстоит еще разработать.
Чтобы избежать одностороннего, субъективного взгляда, в банке желательно образовать рабочую группу, которая должна представлять взгляды на риск специалистов различных направлений деятельности банка. В качестве метода идентификации рисков подходят, на наш взгляд, методы свободной и структурированной ассоциации. Метод структурированной ассоциации будет наиболее удачным в том случае, если наряду с факторами риска рассматривать и противоположные события, то есть события, оказывающие положительное действие на риск и ведущие к его снижению. При этом, если смоделировать большое количество факторов риска, которые релевантны в конкретном случае, то на следующем этапе важно исследовать их предрасположенность к реализации. Можно использовать шкалу наименований для выражения предрасположенности или непредрасположенности опасности к реализации, обозначая значение данного свойства числами 1 (предрасположен) и 0 (непредрасположен). Порядковая шкала может быть использована для выражения большей предрасположенности к реализации, например, высокий, средний, незначительный уровень [15].
Шкала интервалов формализации и интерпретации факторов риска и внутрннего кредитного рейтинга заемщика может быть использована, если существует опасность отклонения будущего значения от прошлых или запланированных значений и предрасположенность к реализации измеряют с помощью дисперсии или стандартного отклонения. В зависимости от того, используются ли при построении методики (модели) стандартные отклонения или дисперсии, получаются различные числовые значения для одного и
того же параметра риска. Однако, интервалы между двумя значениями шкалы всегда постоянные. Если существует возможность описать предрасположенность факторов риска к реализации с помощью распределения вероятности, то можно говорить об измерении с помощью относительной шкалы, так как при нулевой вероятности существует естественная нулевая точка. В нулевой точке можно абстрагироваться от риска или не признавать его значимость для конкретного случая.
Нулевой риск сегодня имеют вложения коммерческих банков в рублевые и валютные облигации РФ и ее субъектов, хотя регулятор предлагает внести изменения в Инструкцию №139-И и расчет достаточности капитала за счет повышения коэффициентов риска по валютным активам. По расчетам Банка России, это потребует от десяти системно значимых коммерческих банков примерно 400 млрд. руб., чтобы соблюсти требования по буферному капиталу. Повышение рисков может быть распространено регулятором и на кредиты ($ 2,9 млрд.) с гарантией ЭКСАР (Российского агентства по страхованию экспортных кредитов и инвестиций). Возвращаясь к вопросу выбора метода вероятности дефолта заемщика, следует отметить, что рыночная оценка (на основе рынка облигаций, акций и кредитных производных инструментов) считается более точной, чем актуарные вероятности дефолта, т.к. рынок учитывает во взаимосвязи огромный объем информации о политическом и макроэкономическом развитии страны, отраслевой динамике, состоянии бизнеса предприятия-эмитента и др. Недостатки в использовании моделей, основанных исключительно на данных бухгалтерской отчетности, рейтинговых агентств были рассмотрены нами выше. Оценка вероятности дефолта на основе рыночных цен акций является примущест-венной по сравнению с оценкой на основе корпоратви-ных облигаций, посльку позволяет прогнозировать вероятность дефолта практически любой компании-заемщика, акции которой обращаются на рынке. Ожидаемая вероятность дефолта рассматривается как непрерывная случайная величина, изменяющаяся в зависимости от цен акций, в отличие от кредитных рейтингов, изменяющихся в среднем раз в год. Поэтому и прогноз вероятности дефолта на основе рыночных цен акций является более краткосрочным, однако он считается более точным по сравнению с прогнозом, основанным на внешних рейтинговых оценках.
Список литературы
1. Сергеева, И.Г. Взаимодействие финансового и реального секторов экономики в посткризисном мире // Экономика и экологический менеджмент. 2012, №1.
2. Никифорова, В.Д., Валахов Д.Д., Никифоров А.А. Российская экономика и ее институты: прошлое и настоящее. СПб.: Нестор История, 2013.
3. Freixas, Х. Microeconomics of banking/ Freix-as Х., Rochet J.C. // Cambridge: MIT Press. - 1997 -P. 33-38.
4. Зангиева И.А. Развитие системы управления кредитными рисками банков с использованием Базель-
ских Соглашений : автореф. дисс. на соиск. учен. степ. к.э.н. - Москва, 2012.
5. Шипилов А. Экономический капитал: возможности и ограничения [электронный ресурс]: материалы конференции PRMIA. - Москва, 2006.
6. Деменин С.С. Оценка достаточности и эффективности использования капитала банка: автореф. дисс. на соиск. учен. степ. к.э.н. - СПб., 2009.
7. Алексеров Ф. Анализ математических моделей Базель II. - М.: Физматлит, 2013.
8. Решетов А.С. Оценка кредитных рисков банка на основе внутренних рейтингов в соответствии с требованиями Базель II: автореф. дисс. на соиск. учен. степ. к.э.н. - СПб., 2009.
9. Лужбин А.А. К вопросу о разработке статистических моделей вероятности дефолта в условиях дефицита данных// Известия СПбГЭУ, 2013, № 6(84). -С. 114-117.
10. Федорова А.А. Использование моделей ARIMA для прогнозирования кумулятивной вероятности дефолта// Известия СПбГЭУ, 2010, № 5(65). - С. 162-167.
11. Дьяков А.В. Разработка эффективной методики управления операционным риском в коммерческом банке// Известия СПбГЭУ, 2010, № 6(66). - С. 8587.
12. Акулов П.А. Подходы к оценке экономического капитала в банке// Микроэкономический анализ: методы и результаты. - 2007, С. 104
13. Мельник К.С. Развитие подходов к оценке достаточности капитала в свете нового Базельского соглашения по капиталу: автореф. дисс. на соиск. учен. степ. к.э.н. - СПб., 2007.
14. Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие/ О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко; под общ. ред. О.И. Лаврушина. - 3-е изд., доп. - М.: Кнорус, 2007.
15. Талеб Н. Одураченные случайностью: скрытая роль шанса в бизнесе и жизни / Н. Талеб ; пер. с англ. С. Филина. - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2011.
References
1. Sergeyev, I.G. Interaction of financial and real sectors of economy in the post-crisis world// Economy and EcologicalManagement. 2012, No. 1.
2. Nikiforova, V.D., Valakhov D.D., Nikiforov A.A. Russian economy and its institutes: past and the present. SPb.: Nestor Istoriya, 2013.
3. Freixas, X. Microeconomics of bank-ing/FREIXAS X., Rochet J.C.//Cambridge: MIT Press. -1997 - P.33-38.
4. Zangiyeva, I.A. Development of a control system of credit risks of banks with use of Basel Agreements: aBTope$. yew. on cohck. Wuchang. step. Cand.Econ.Sci. -Moscow, 2012.
5. Shipilov, A. Ekonomichesky capital: opportunities and restrictions [an electronic resource]: PRMIA conference materials. - Moscow, 2006. - access mode: http://www.prima.org.
6. Demenin, S. S. Otsenka of sufficiency and efficiency of capital utilization of bank: aBTope$. yew. on cohck. Wuchang. step. Cand.Econ.Sci. - SPb., 2009.
7. Alekserov, T. Analysis of mathematical models Basel II. - M.: Fizmatlit, 2013.
8. Reshetov, A.S. Otsenka of credit risks of bank on the basis of internal ratings according to requirements Basel II: aBTope$. yew. on cohck. Wuchang. step. Cand.Econ.Sci. - SPb., 2009.
9. Luzhbin, A.A. To a question of development of statistical models of probability of a default in the conditions of deficiency of data//News SPbGU, 2013, No. 6(84). - P/ 114-117.
10. Fedorova, A.A. Use of the ARIMA models for forecasting of cumulative probability of a default//News SPbGU 2010, No. 5(65). - P. 162-167.
11. Clerks, A.V. Development of an effective technique of management of operational risk in commercial bank//News Cnô^Y, 2010, No. 6(66). - P. 85-87.
12. Akulov, P. A. Approaches to an assessment of the economic capital in bank//the Microeconomic analysis: methods and results. - 2007, S. 104
13. Miller, K.S. Development of approaches to a capital adequacy assessment in the light of the new Basel agreement on the capital: aBTope$. yew. on cohck. Wuchang. step. Cand.Econ.Sci. - SPb., 2007.
14. Lavrushin, O. I. Banking: modern system of crediting: educational grant / O. I. Lavrushin, O. N. Afana-syeva, S. L. Korniyenko; under a general edition of O. I. Lavrushin. - 3rd prod., additional - M.: Knorus, 2007.
15. Taleb, N. Odurachennye accident: the hidden role of chance in business and life / N. Taleb; the lane with English S. Filina. - Moscow: Mann, Ivanov and Ferber, 2011.
Статья поступила в редакцию 15.01.2016 г.
