CC BY
247
И.В. Шевелев
МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ
Аннотация
Актуальность управления кредитными рисками в коммерческих банках подтверждается событиями на мировых финансовых рынках в 2007-2008 гг. В центре системы управления кредитными рисками лежат разнообразные методы оценки, которые могут быть классифицированы по различным критериям. В статье предлагается такой критерий, как уровень оцениваемого риска - индивидуальный или совокупный. Показаны различия в методах оценки индивидуального и совокупного кредитного риска и направления их развития.
Annotation
The current events on the world financial markets mean that credit risk management is actual topic. Different evaluation methods are in the centre of credit risk management system. They can be classified by a number of criteria. In the paper such criterion as level of evaluated risk (individual or aggregate) is offered. Also author presents differences in methods of individual and aggregate credit risk evaluation and the ways of their development.
Ключевые слова
Кредитный риск, оценка кредитного риска
Key Words
&edit risk, credit risk assessment
Управление кредитным риском традиционно представляют в виде системы, имеющей определенные элементы и взаимосвязи между ними, а также в виде процесса, в ходе которого и происходит взаимодействие элементов системы управления. Система управления кредитным риском включает такие элементы, как стратегию, организационную структуру, различные методы оценки и снижения риска, данные о потерях вследствие реализации кредитного риска, определение уровня достаточности капитала и информационные технологии.
В свою очередь, процесс управления кредитным риском состоит из ряда взамосвязанных между собой и осуществляющихся непрерывно этапов:
идентификация риска, его оценка, управление риском в узком смысле как набор мероприятий, предпринимаемых для его минимизации, и мониторинг ситуаций, в которых этот риск может возникнуть, а также мониторинг предпринимаемых мер с точки зрения их эффективности.
Целью данной статьи является исследование методов оценки кредитного риска как ключевого элемента системы управления кредитным риском, проведение сравнительного анализа методов и изучение их эволюционной динамики.
Методы и инструменты оценки кредитных рисков прошли длительный процесс развития. Так, первоначально оценка кредитного риска сводилась к
2008 № 2
Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ»
определению только номинальной стоимости ссуды. Номинальная сумма задолженности умножалась на определенный (зачастую произвольно взятый в каждом случае) коэффициент, задающий необходимый уровень капитала на покрытие кредитного риска. Недостаток этого метода заключался в том, что он не учитывал различия в вероятности дефолта.
Впоследствии были разработаны способы определения стоимости кредитного продукта с учетом риска. В 1988 г. Базельский комитет по банковскому надзору предложил классификацию активов по степени кредитного риска, руководствуясь которой банки должны были рассчитывать сумму активов с учетом риска путем умножения их номинальной стоимости на соответствующий коэффициент риска и формировать достаточный резерв капитала в размере не менее 8% от полученной суммы [1].
Базельская схема взвешивания активов по риску носила весьма упрощенный характер, что привело к стиранию границ, с точки зрения требований к размеру капитала, между кредитами с рейтингом, например, наивысшего качества и наинизшего качества, в результате чего кредиты с рейтингом наиниз-шего качества стали более привлекательны для банков (с точки зрения требований к достаточности капитала), чем кредиты с более высоким рейтингом. С целью устранения данного недостатка Базельский комитет разработал Новое базельское соглашение по капиталу [2]. Подходы, заложенные в Новом соглашении, допускают использование банками внешних кредитных рейтингов или собственной (внутренней) системы рейтингов активов и забалансовых статей для расчета требований к капиталу, что привело к широкому распространению систем рейтинговой оценки кредитоспособности заемщиков.
Последние десятилетия ознаме-
новались значительным прогрессом в развитии методов оценки кредитных рисков, предпосылками которого явились следующие тенденции:
• дерегулирование финансового сектора, означающее значительное сокращение вмешательства государства в деятельность финансовых учреждений. Отмена многих существовавших ранее ограничений открыла возможности для успешного продвижения на рынки новых видов финансовых услуг;
• расширение банковского кредитования как по объему операций, так и по количеству заемщиков;
• увеличение рисков по забалансовым операциям банков, в особенности по сделкам с производными финансовыми инструментами;
• секьюритизация активов — выпуск ценных бумаг, обеспеченных определенными активами. Секьюритизация повысила роль рынка капитала как механизма привлечения средств в ущерб традиционному кредитованию, что подтолкнуло банки к разработке более эффективных инструментов управления кредитными рисками.
Таким образом, современный этап развития кредитного риск-менеджмента ознаменован все более широким внедрением внутренних банковских моделей количественной оценки рисков кредитных портфелей.
Все существующие методы оценки кредитного риска можно классифицировать в зависимости различных критериев, нами предлагается провести классификацию в зависимости от уровня оцениваемого риска, поскольку именно этот критерий является основополагающим:
- уровень оценки - индивидуальный кредитный риск;
- уровень оценки - совокупный кредитный риск.
В свою очередь, классификация методов оценки индивидуального кредитного риска может проходить по кри-
терию «применение математических методов», и в данном случае выделяют методы оценки индивидуального кредитного риска, опирающиеся на математические методы, такие как анализ выживаемости, вероятностное и статистическое моделирование, математическое программирование, теория игр, нейронные сети и др., и так называемые классические методы оценки индивидуального кредитного риска.
По применяемому математическому аппарату выделяют следующие методы оценки кредитного риска [3]:
1. Эконометрические методы на основе линейного и многомерного дискриминантного анализа, регрессионного анализа, анализа выживаемости, позволяющего получать оценки вероятности наступления события (например, смерти, дефолта), и др.
2. Метод нейронных сетей - в качестве модели, описывающей возникновение кредитного риска и управление им используется работа человеческого мозга, для построения этой модели применяются компьютерные алгоритмы.
3. Методы математического программирования, которые позволяют минимизировать ошибки кредитора и максимизировать прибыль с учетом различных ограничений. С помощью методов математического программирования, в частности, определяют оптимальные доли клиентов в портфеле ссуд и/или оптимальные параметры кредитных продуктов.
4. Экспертные методы, использующиеся для имитации процесса оценки риска, осуществляемого опытным и квалифицированным специалистом при принятии кредитного решения. Составляющими экспертного метода являются набор логических правил вывода, база знаний, содержащая количественные и качественные данные об объекте принятия решении, а также модуль для ввода ответов пользователя на вопросы сис-
темы.
В настоящее время математические методы оценки индивидуального кредитного риска только начинают активно развиваться, они все еще не получили должной степени доверия со стороны кредитора и применяются чаще как второстепенные модели анализа кредитного риска в дополнение к классическим моделям, под которыми понимается оценка кредитоспособности заемщика и риска кредитного продукта.
Однако оценка кредитоспособности заемщика и риска кредитного продукта требует больших затрат времени и средств на оплату труда квалифицированных экспертов. Поэтому банки стали склоняться к формализации процесса принятия решений по кредитованию, а с появлением современных математических методов неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований. Большинство исследований в этой сфере были построены на использовании дискриминантного анализа. Одна из наиболее известных работ в этой области принадлежит Альтману, который опубликовал в 1968 г. описание своей 2-модели [4].
2-модель Альтмана представляет собой статистическую модель, которая на основе оценки показателей финансового положения и платежеспособности компании позволяет оценить уровень риска банкротства. Модель Альтмана была построена при помощи множественного линейного дискриминантного анализа - статистического метода, который позволяет подобрать такие классифицирующие переменные, дисперсия которых между рассматриваемыми группами была бы максимальной, а внутри этих групп — минимальной. В данном случае классификация производилась только по двум группам: компании, потерпевшие в последующем банкротство, и компании, сумевшие его избежать.
В целом, модель Альтмана дает достаточно точный прогноз вероятности банкротства с горизонтом в один-два года. Практическая значимость 2-модели заключается в ее сравнительной простоте и возможности использования для оценки кредитоспособности компании и определения кредитного рейтинга заемщика. Модель Альтмана применяется также для присвоения кредитного рейтинга корпоративным облигациям, что позволяет оценить на основе статистических данных по дефолтам среднюю вероятность дефолта заемщиков с данным рейтингом.
Впоследствии модель Альтмана неоднократно видоизменялась и совершенствовалась. В 1977 г. Альтман, Хол-дмен и Нараян представили модель оценки кредитоспособности второго поколения, более детализированную и точную по сравнению с исходной 2-моделью. Их целью было построение модели прогноза вероятности дефолта для больших компаний, стоимость активов которых в среднем составляла 100 млн. долл. за два года до банкротства.
Модель 2ЕТА прогнозирует банкротство компаний с точностью до 90% за один год и с точностью свыше 70% вплоть до пяти лет до наступления банкротства. По результатам тестирования и применения модель 2ЕТА показала большую точность, чем 2-модель, особенно при прогнозировании на продолжительные временные горизонты [5].
Несмотря на высокую точность рассмотренных моделей оценки кредитоспособности, они все же имеют слабые стороны:
• обе модели являются чисто эмпирическими, «подогнанными по выборке», т.к. основываются на неявном теоретическом предположении, о том, что компания с большим объемом финансовых обязательств станет банкротом, если она не будет получать достаточный объем прибыли;
• в моделях используются данные
финансовой отчетности, которые могут лишь частично отражать реальное состояние предприятия или отражать его с задержкой;
• обе модели являются линейными. Поэтому их целесообразно использовать при большом числе наблюдений и при достаточно точной спецификации модели, а также как инструмент первичной обработки данных для сравнения с результатами, получаемыми более тонкими методами.
Развитие финансового рынка создало ряд условий, создавших необходимость оценивать и анализировать совокупный кредитный риск или кредитный риск портфеля, состоящего из разных финансовых инструментов и сделок, заключенных с различными контрагентами в рамках разнообразных направлений деятельности, а именно:
• изменение структуры финансовых операций в части, касающейся обеспечения возврата денежных средств (например, залог недвижимости, выпуск ценных бумаг, обеспеченных активами заемщика, и т. д.);
• наличие специализированных посредников при осуществлении финансовых операций в виде бирж и расчетно-клиринговых систем, участие которых уменьшает необходимость для сторон по сделке принимать особые меры по снижению риска контрагента;
• появление кредитных производных инструментов, способствующих снижению кредитных рисков лежащих в их основе активов.
При этом риск портфеля рассматривается не как арифметическая сумма изолированных позиций, а как единое целое, в анализе которого следует учитывать эффекты диверсификации и взаимного хеджирования его составляющих [6].
Все известные на сегодня модели оценки кредитного риска портфеля можно классифицировать по следующим признакам:
1) по подходу к моделированию: «сверху вниз» и «снизу вверх» [7];
2) по виду кредитного риска: оценка потерь при дефолте и переоценка по рыночной стоимости [8].
За последние годы крупные зарубежные финансовые институты раз-
кредитного риска портфеля, различающихся по применяемой методологии и степени сложности, которые получили широкое признание в мире и фактически стали отраслевыми стандартами. Сравнительный анализ наиболее распространенных моделей дан в табл. 1.
работали целый ряд моделей оценки Таблица 1. Сравнительные характеристики моделей оценки кредитного риска портфеля
Характеристика CreditMetrics Moody's K M V Portfolio Manager CreditRisk+ Credit Portfolio View
Компания-разработчик J.P. Morgan KMV Corporation Credit Suisse Financial Products McKinsey & Co., Inc.
Подход к моделированию Снизу вверх Снизу вверх Снизу вверх Сверху вниз
Вид кредитного риска Изменение рыночной стоимости Изменение рыночной стоимости Потери при дефолте Потери при дефолте
Факторы кредитного риска Стоимость активов Стоимость активов Вероятность дефолта Макроэкономические факторы
Кредитное событие Изменение кредитного рейтинга/ дефолт Непрерывная вероятность дефолта (EDF) Дефолт Изменение кредитного рейтинга/дефолт
Вероятность дефолта Безусловная Безусловная Безусловная Условная
Вероятность изменения рейтинга Исторические данные по миграциям рейтингов На основе модели EDF Нет На основе макроэкономической модели
Волатильность Постоянная величина Постоянная величина Случайная величина Случайная величина
Корреляция между дефолтами На основе цен акций (факторная модель) На основе цен акций На основе процесса дефолта Факторная модель
Уровень возмещения потерь при дефолте Случайная величина Случайная величина Постоянная величина в пределах каждого диапазона Случайная величина
Методология расчета Имитационное моделирование/ аналитическое решение Аналитическое решение Аналитическое решение Имитационное моделирование
Источник: Бартон Т.Л., Шенкир У.Г., Уокер П.Л. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься, иэдательский дом «Вильямс», 2003
16З
Таким образом, нами систематизированы и обобщены ключевые методы оценки кредитных рисков по двум уровням - уровень оценки индивидуального кредитного риска и уровень оценки совокупного кредитного риска. Изучение этапов трансформации методов оценки кредитных рисков показало, что изменения происходят по двум параллельным направлениям: на уровне оценки индивидуального кредитного риска - формализация анализа кредитоспособности заемщика, на уровне оценки совокупного кредитного риска - развитие математических моделей оценки кредитного риска кредитного портфеля.
Библиографический список
1.Международная конвергенция измерений и стандартов капитала. Июль 1988/Пер. с англ./ Электронный ресурс// www.mbkcentre.webforum.ru/mes.php7id =2282511&fs=7500&ord=0&lst=0&board = 1&аАу
2.Международная конвергенция изме-
рения капитала и стандартов капитала: новые подходы. Июнь 2004г./пер. с англ./ Электронный ресурс//
http://www.cbr.ru/todav/PK/print.asp?file= Basel.htm
3.Ковалев П. Методы банковского риск-менеджмента на этапе идентификации и оценки последствий от наступления рисков.//Управление в кредитной организации. - 2006.-№ 4.
4.Чувахин Н. Модели предсказания неплатежеспособности/ Электронный ресурс// http://www.cfin.ru/
chuvakhin/insolv.shtml
5. Энциклопедия финансового риск - менеджмента/ Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. - 2-е изд., перераб. и
доп. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. б.Ковалев П. Концептуальные основы управления кредитными рисками. //
Управление финансовыми рисками. -2005.-№4.
7.Чугунов А., Лобанов А. Риск и неопределенность в экономике // Рынок ценных бумаг. - 2001.-№18.
8.Лукашов А., Метод Монте-Карло для финансовых аналитиков: краткий путеводитель. // Управление корпоративными финансами.- 2007.-№1.
Bibliographic list
1 .International Convergence of Capital
Measurement and Capital Standards. 1988
//www.mbkcentre.webfo-
rum.ru/mes.php?id=2282511&fs=7500&or
d=0&lst=0&board=1&arhv
2.International Convergence of Capital
Measurement and Capital Standards: A
revised framework. 2004 //
http://www.cbr.ru/today/PK/print.asp?file=
Basel.htm
3.Kovalev P. The methods of bank risk-management at the stage of risk effects identification and assessment // Management in credit organization. 2006. #4.
4.Chuvakhin N. The models of insolvency forecast// http://www.cfin.ru/ chu-vakhin/insolv.shtml
5.The financial risk-management encyclopedia. Ed. Lobanov A.A. and Chugunov A.V. - M., 2005.
6.Kovalev P. The conceptual basis of credit risk management // The financial risk management. 2005. #4.
7.Lucashov A. The Monte-Carlo method for financial analysts: brief guide // The management of corporative finance. 2007. #1.
