CC BY
134
Рублева Татьяна Александровна
офис-менеджер Группы развития розничного бизнеса, Ростовский филиал ОАО «АК БАРС» БАНКА
гиЫеуа 1 [email protected]
Моделирование системы управления риском дефолта заемщика при ипотечном кредитовании
БАНКОВСКИЙ БИЗНЕС
Аннотация:
В статье рассматривается и анализируется механизм управления риском дефолта заемщика, который выделен в приведенной автором классификации рисков финансирования недвижимости. Новизной данной работы выступает разработка модели оценки риска дефолта заемщика, которая позволяет кредитной организации повысить эффективность управления данным риском.
Ключевые слова: финансирование жилой недвижимости, ипотечное кредитование, моделирование, кредитный риск, риск дефолта заемщика, корреляционный анализ
Мировой финансовый кризис, приведший к замораживанию системы финансирования жилой недвижимости в целом и ипотечного кредитования в частности, стал причиной роста просроченной задолженности, возникновение которой было вызвано сокращением среднедушевого дохода заемщика ипотечного кредита. Возрастание просроченной задолженности по ипотечным кредитам стало одной из причин повышения эффективности управления рисками в системе финансирования жилой недвижимости.
Потребность в более качественной оценке степени риска при андеррайтинге заявителя ипотечного кредита стала причиной исследования дефиниции «банковский риск», системы управления рисками кредитных организаций при финансировании жилой недвижимости с использованием ипотечного капитала факторов, влияющих на риск дефолта заемщика. Целью проведения исследования является формирование актуальной модели оценки риска дефолта заемщика. Для достижения поставленной цели автором были сформулированы следующие задачи:
• охарактеризовать риск дефолта заемщика в рисках финансирования недвижимости;
• установить факторы, влияющие на степень риска дефолта заемщика;
• охарактеризовать предлагаемую автором модель оценки риска дефолта заемщика и рассмотреть динамику степени риска дефолта заемщика на примере Южного федерального округа и регионов, входящих в его состав;
• рассмотреть влияние факторов на степень риска дефолта заемщика.
В целях достижения поставленных задач в статье систематизирован понятийный аппарат для определения дефиниций «банковский риск» и «кредитный риск», рассмотрены взгляды зарубежных и отечественных исследователей данного вопроса. Сформирована и представлена классификация рисков финансирования недвижимости, в которой выделен и охарактеризован риск дефолта заемщика. Описание такой разновидности «банковского риска», как «риск дефолта заемщика», и рассмотрение применяемых на практике методов управления рисками, выявили перед автором необходимость в формировании актуальной модели оценки риска дефолта заемщика.
Финансирование недвижимости с применением разных схем привлечения финансового капитала является рисковой сферой деятельности для всех субъектов финансирования жилой недвижимости [14, с. 202]. В современной экономической литературе применяются разные трактовки дефиниции «банковский риск». Поэтому при исследовании категории «банковский риск» были рассмотрены существующие взгляды зарубежных и отечественных исследователей.
В качестве разновидности банковского риска, по мнению И.В. Бернара и Ж.К. Колли, выступает кредитный риск, который представляет собой «непредвиденные обстоятельства, могущие возникнуть до конца погашения ссуды» [3, с. 502]. По М.К. Онгу кредитный риск — это риск подверженности потерям, если контрагент по сделке не исполняет своих обязательств в должный срок» [11, с. 343]. Базельским комитетом по банковскому регулированию и надзору [10, с. 4-10] кредитный риск рассматривается в качестве «риска контрагента».
В финансово-кредитном словаре банковский риск трактуется как «опасность потерь, вытекающих из специфики банковских операций, осуществляемых кредитными учреждениями» [2, с. 69]. У Севрук В.Т. банковский риск выражается неопределенностью исхода банковской деятельности и возможными неблагоприятными последствиями в случае неуспеха [6, с. 43]. Хандруев А.А. характеризует риск как опасность или возможность потерь при наступлении нежелательных событий [13, с. 12]. Соколинская Н.Э. считает, что риск представляет собой «стоимостное выражение вероятностного события, ведущего к потерям, либо возможность денежных потерь» [4, с. 342]. Банк России определяет кредитный риск как «риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения,
несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора» [1].
В процессе рассмотрения взглядов зарубежных и отечественных исследователей по определению дефиниции «банковский риск» возникла необходимость в характеристике кредитного риска как разновидности банковских рисков. Кредитный риск представляет собой главный элемент банковской деятельности в сфере кредитования в условиях неопределенности, неэффективное управление которым может привести кредитную организацию к материально-стоимостным и социальным убыткам. Кредитный риск проявляется в процессе любой кредитной деятельности банка (кредитование физических или юридических лиц) и зависит от определенной цели кредитования. При потребительском, автокредитовании или ипотечном кредитовании возникает разный вид кредитного риска, поэтому в процессе управления кредитным риском должны применяться методы характерные для данного вида кредитного продукта с учетом его особенностей.
Так как ипотечное кредитование представляет собой долгосрочное кредитование, предполагающее обеспечение в виде залоговой недвижимости, которое может быть реализовано в случае возникновения просроченной задолженности и отсутствия у заемщика возможности ее погасить, то возникает необходимость в более детальном рассмотрении рисков финансирования жилой недвижимости с применением ипотечного капитала (рис. 1). Особенностью предлагаемой классификации является выделение группы рисков домашних хозяйств при финансировании жилой недвижимости с использованием ипотечного капитала в инвестиционных целях.
Классификация рисков финансирования недвижимости
Кредитная организация
Субъекты финансирования
Строительная организация
Домашние хозяйства
Страховая компания
Посредник
Риски финансирования недвижимости в целях личного потребления
Риск ликвидности
Кредитный риск
Риск дефолта заемщика
Уменьшение
стоимости предмета залога
Риск незавершения строительства в указанные сроки
Риск неполучения прибыли
Риск потери деловой репутации
Риск потери занятости
Риск увеличения ежемесячных платежей
Риск переплаты по кредиту
Риск воз-никнове-ния страхового случая
Риск потери деловой репутации
Риск не осуществления ипотечного кредитования
Риск потери деловой репутации
Риски финансирования недвижимости в инвестиционных целях
Риск потери первоначальной суммы инвестиций при финансировании недвижимости
Риск обесценивания стоимости залога
Рис. 1. Схема классификации рисков финансирования недвижимости (составлено автором)
Основным риском для домашних хозяйств выступает риск потери занятости, который в свою очередь может повлечь за собой риск дефолта. Негативным последствием риска потери занятости домашних хозяйств является потеря постоянного источника дохода, что в свою очередь стимулирует возникновение просроченной задолженности по ипотечному кредиту. Причинами возникновения риска дефолта, кроме потери занятости, выступает сокращение доходов домашних хозяйств и нерациональное их использование, которое приводит к дисбалансу между доходами и расходами. Одним из возможных методов снижения данного вида риска может являться использование стратегии накопления и последующего инвестирования сбережений.
Риск переплаты по кредиту возникает по причине долгосрочности ипотечного кредита, так как домашним хозяйствам сложно спрогнозировать, при какой процентной ставке фиксированной или переменной переплата на момент погашения кредита будет меньше, а при какой — больше. Домашние хозяйства получают дополнительный доход, если переменная процентная ставка на момент внесения платежа ниже среднерыночного предложения процентных ставок для вновь выданных ипотечных кредитов, но несут убытки, если величина переменной процентной ставки выше среднерыночной.
В классификации рисков (см. рис. 1.) отдельной группой выделены риски инвестирования в недвижимость, в которую входят такие риски, как:
• риск потери первоначальной суммы инвестиций при финансировании недвижимости;
• риск неполучения прибыли от инвестиций в ипотечную закладную;
• риск обесценения залога.
Инвестиционные риски на первичном уровне ипотечной системы характерны для таких субъектов, как домашнее хозяйство, строительная компания, а на вторичном уровне при инвестировании в ипотечные ценные бумаги — домашнее хозяйство, страховая и строительная компания, пенсионный фонд, посредники на рынке ипотечного кредитования и на фондовом рынке.
Риск потери первоначальной суммы инвестиций (см. рис. 1) для домашних хозяйств возникает в том случае, если недвижимость была приобретена на стадии строительства, а строительство многоквартирного жилого дома не было завершено. Строительные организации могут столкнуться с данным риском в том случае, если вложенные инвестиции в строительство не окупятся при реализации недвижимости по цене ниже себестоимости или строительство будет заморожено. Данный вид риска для субъектов финансирования недвижимости проявляется на первичном уровне финансирования недвижимости.
Инвестирование в ипотечную облигацию осуществляется на вторичном уровне ипотечной модели и сопровождается таким инвестиционным риском, как риск инвестирования в ипотечную закладную. Так как рынок обращения ипотечных активов в России является молодым и менее наращенным по сравнению с зарубежной практикой обращения ипотечных закладных, то в России при сравнении с экономически развитыми странами
отсутствует многолетний опыт управления рисками, возникающими при инвестировании в ипотечную закладную.
Развитие системы ипотечного кредитования и наращивание ссудной задолженности привело к необходимости более тщательной оценки степени риска дефолта заемщика при ипотеке [14, с. 107]. Помимо рассмотрения уже существующих и активно применяемых методов управления рисками (формирование резерва покрытия риска, ипотечное страхование [9], секьюритизация ипотечных активов [7], диверсификация пула ипотечных активов в инвестиционном портфеле [9]), возникла необходимость в разработке модели оценки риска дефолта заемщика для более эффективного управления данным видом риска.
При формировании данной модели было проведено исследование спроса и предложения на рынке недвижимости, инфляции, условий ипотечного кредитования, среднедушевого дохода, которое позволило выявить факторы, влияющие на развитие системы ипотечного кредитования в целом и на степень риска дефолта заемщика в частности. Согласно проведенному исследованию динамики долгосрочного финансирования недвижимости на развитие рынка ипотечного кредитования влияет динамика развития рынка жилой недвижимости, развитие строительной отрасли, инфраструктура рынка недвижимости, формирование рынка рефинансирования ипотечных кредитов, создание условий для обращения ипотечных облигаций на фондовом рынке, способствующих привлечению инвестиций в недвижимость. Факторами, влияющими на динамику развития рынка жилой недвижимости, являются объем ввода в действие недвижимости, платежеспособный спрос на недвижимость, на формирование которого влияют сбережения домашних хозяйств и объемы выданных ипотечных кредитов, а также соотношение спроса и предложения, выражающееся в динамике стоимости жилья на первичном и вторичном рынке. Инвестирование в жилую недвижимость, с одной стороны, стимулирует развитие строительной отрасли, повышает эффективность системы финансирования жилой недвижимости и развитие системы ипотечного кредитования, а с другой — имеет риск инвестирования. Перечисленные факторы нашли свое отражение при формировании модели оценки риска дефолта заемщика.
Факторы, используемые при составлении модели оценки степени риска дефолта заемщика, необходимо классифицировать в зависимости от характера их возникновения на общеэкономические факторы и факторы, характеризующие ипотечное кредитование. К общеэкономическим факторам необходимо отнести уровень инфляции, стоимость 1 м2 жилой недвижимости, доходы и расходы домашних хозяйств. Группа факторов, характеризующих ипотечное кредитование, включает в себя сумму и срок предоставления ипотечного кредита, остаток задолженности и размер ежемесячного платежа, процентную
ставку, а также количество просроченной задолженности по кредиту. Поэтому при формировании модели оценки риска дефолта заемщика были введены предикторы (1), отражающие влияние определенного фактора на степень риска:
/ (а) ^ {г; р; х; у; г), (1)
где / (а) — функция, на которую оказывают влияние предикторы, характеризующие воздействие групп факторов на степень риска дефолта заемщика при долгосрочном финансировании жилой недвижимости с использованием ипотечного капитала; I — влияние фактора, характеризующего уровень инфляции;
Р — влияние фактора, характеризующего параметры ипотечного кредита (объем ипотечного кредитования, процентная ставка и срок кредита, ежемесячный платеж и остаток ссудной задолженности по ипотечному кредиту; количество предоставленных ипотечных кредитов и количество кредитов, по которым имеется просроченная задолженность, применятся в целях определения вероятности возникновения просроченной задолженности); X — влияние фактора, характеризующего платежеспособность домашнего хозяйства, финансирующего жилую недвижимость с использованием ипотечного кредита (уровень доходов домашних хозяйств, величина расходов, стоимость ликвидных и неликвидных активов домашних хозяйств за исключением залога);
у — влияние фактора, характеризующего рыночную стоимость залога (площадь залоговой недвижимости и рыночная стоимость одного квадратного метра недвижимости); г — влияние фактора времени на степень риска дефолта заемщика, которое отражает соизмеримость во временном интервале элементов предлагаемой модели оценки степени риска дефолта заемщика.
Предикторы, включенные в модель риска дефолта заемщика, отражают влияние экономической ситуации на риск дефолта заемщика, поэтому предлагаемая модель адаптивна к определенной экономической ситуации. Одним из основных предикторов является так как отражает влияние инфляции на уровень доходов домашнего хозяйства, что в свою очередь при оценке платежеспособности заемщика позволяет скорректировать на уровень инфляции доход домашнего хозяйства, который является основным источником погашения задолженности по ипотечному кредиту. Однако инфляция, кроме доходов заемщика и уровня их платежеспособности, также негативно может отразиться и на сбережениях заемщика, часть которых может быть использована в качестве первоначального взноса при ипотечном кредитовании.
Таким образом, скорректированный объем собственных источников финансирования недвижимости на уровень инфляции отражает объективную возможность домашних хозяйств осуществлять финансирование недвижимости и характеризует потребность домашних хозяйств в заемных источниках.
Ипотечное кредитование может являться инвестиционной деятельностью кредитной организации, поэтому при формировании модели оценки риска дефолта заемщика целесообразно принять во внимание наиболее распространенную модель оценки риска инвестирования в финансовый актив [8, с. 50]:
где С — мера риска; Р — вероятность; СК — наличный поток; МХ. — ожидаемый доход инвестора, который представляет собой сумму ожидаемой прибыли умноженной на вероятность получения данного дохода и планируемых убытков с вероятностью их возникновения.
Так как жилая недвижимость может выступать в качестве финансового актива, обладая соответствующими характеристиками дохода и риска, то возникает необходимость в моделировании оценки управления рисками долгосрочного финансирования жилой недвижимости с использованием ипотечного капитала. Целью моделирования управления рисками долгосрочного финансирования жилой недвижимости является определение степени риска невозврата домашними хозяйствами ипотечного кредита, что приведет к снижению доходности портфеля однородных ссуд кредитных организаций в сегменте ипотечного кредитования. При оценке риска финансирования недвижимости с использованием ипотечного кредита необходимо учитывать риски, влияющие на возможность погашения ипотечной задолженности домашними хозяйствами (риск потери трудоспособности, риск дефолта и риски, возникающие при досрочном погашении задолженности по ипотечному кредиту) и риски инвестирования в недвижимость (риск обесценивания стоимости залога и риск инвестирования в ипотечную закладную).
Кредитные организации при анализе кредитоспособности заемщика ипотечного кредита используют скоринговую систему оценки его платежеспособности. Так как основными характеристиками, предъявляемыми к заемщикам при скоринге, являются возраст, источник дохода, общий трудовой стаж, стаж на последнем месте работы, то становится возможным определить только вероятность наступления риска дефолта заемщика, но не учитывается мобильность заемщика на рынке труда. Поэтому необходимо при оценке риска дефолта заемщика определять также и вид дохода (активный или пассивный) домашнего хозяйства и количество источников его получения. Кредитные организации при оценке степени риска дефолта, кроме скоринговой системы оценки риска, могут применять модель оценки риска дефолта заемщика, базирующуюся на влиянии уровня инфляции и изменении стоимости активов и задолженности домашних хозяйств, что повышает ее актуальность в любых условиях рыночной экономики.
Авторская модель оценки риска дефолта заемщика (3), позволяющая определить степень риска, включает в себя основные характеристики ипотечных программ, а также учитывает показатели, на которые первичный кредитор ориентируется при андеррайтинге заемщика и залоговой недвижимости [14, с. 107]:
а/ = ¿Р ((1 - К )11 - (1 + К,)0, - щ )2 , (3)
где — вероятность возникновения дефолта заемщика в период времени ^ — темп инфляции в период времени £ — доход, получаемый домашним хозяйством в период времени Ь,
Ot — платежи по обязательствам, которые имеет домашнее хозяйство в период времени t, кроме платежей в счет погашения ипотечного кредита (расходы по коммунальным платежам, ежемесячные платежи по действующим кредитам, страховые взносы и другое); К — отношение задолженности по ипотечному кредиту на дату расчета риска дефолта к
величине ликвидных и неликвидных активов, образующих инвестиционный портфель до, ,... задолженность по ипотеч.кредитуг
машнего хозяйства на период времени t (Х* = --—--);
ликвидные активы£ + неликвидные активы£
mpt — ежемесячный платеж по кредиту в период времени I, t — период времени расчета степени риска дефолта заемщика.
Предлагаемая модель оценки риска дефолта заемщика включает в себя девять элементов, которые непосредственно характеризуют параметры ипотечных программ: ежемесячный платеж, уровень доходов и расходов заемщика, сумма ипотечной задолженности и стоимость залоговой недвижимости в период времени t [14, с. 108].
В модели представлена корректировка активных (доходы от трудовой деятельности) и пассивных (проценты по вкладам, арендным платежам, курсовой доход, получаемый домашними хозяйствами при инвестировании в различные финансовые инструменты) доходов домашних хозяйств на уровень инфляции. Применение корректировки доходов и расходов домашних хозяйств на показатель инфляции и использование реальной стоимости недвижимости при оценке риска дефолта повышают актуальность предлагаемой модели в сложившейся экономической ситуации. Ежемесячный платеж является расчетной величиной и зависит от суммы ипотечной задолженности, величины и вида процентной ставки, срока ипотечного кредита, предполагаемой величины переплаты по ипотечному займу и характеру платежа в счет погашения основной суммы ипотечной задолженности и начисленных процентов. Поэтому применение непосредственно величины ежемесячного платежа, а не показателей, позволяющих его рассчитать, делает модель адаптивной к мобильности рынка ипотечного кредитования [14, с. 108]. Таким образом, применение ежемесячного платежа свидетельствует об актуальности предлагаемой модели в
условиях рыночной экономики и упрощает механизм ее применения при управлении рисками финансирования жилой недвижимости в современных условиях.
В предлагаемой модели (3) отношение задолженности по ипотечному кредиту к сумме активов, находящихся в собственности заемщика, отражает способность домашних хозяйств отвечать по обязательствам всем имуществом заемщика, что в свою очередь приводит к меньшему риску дефолта заемщика, нежели применение в процессе расчета отношения непогашенной задолженности к стоимости залога. Неликвидные активы могут включать, кроме недвижимости, являющейся залогом по ипотечному кредиту, другую недвижимость, находящуюся в собственности и используемую по желанию заемщика при погашении задолженности по ипотечному кредиту в случае возникновения неплатежеспособности и потери основных источников дохода. Ликвидные активы домашних хозяйств, рассматриваемые также в предлагаемой модели, могут быть использованы при формировании собственных источников финансирования недвижимости путем использования сберегательных схем (вклады, ПИФы, вложения в другие финансовые инструменты).
Одним из основных элементов предлагаемой модели риска дефолта заемщика является вероятность. Вероятность погашения задолженности по ипотечному кредиту включает в себя вероятность задолженности, погашенной согласно графику платежей и вероятность возникновения просроченной задолженности в определенный период времени 1 (4):
Р = РЫ + Р(У)и (4)
где Pt — вероятность погашения задолженности по ипотечному кредиту в определенный период времени /;
Р(Х)( — вероятность задолженности, погашенной согласно графику платежей в период времени /;
P(Y)t — вероятность возникновения просроченной задолженности в период времени /.
В определении меры вероятности возникновения двух взаимосвязанных событий, необходимо представить в тождественном выражении применяемую на практике гипотезу о том, что общая сумма задолженности по ипотечному кредиту представляет собой сумму погашаемой задолженности в установленные договором ипотечного кредитования сроки и просроченной задолженности по ипотечному кредиту (5).
задолженность, погашенная в с рок просроченная задолженность 1 общая суммазадолженности общая суммазадолженности
задолженность, погашеннаявсрок{ + просроченная задолженность(
общая сумма задолженности(
общая сумма задолжен н ости1
общая сумма задолжен н ости(
= 1, (5)
Так как вероятность погашения ипотечной задолженности (4) предполагает, что в общую сумму задолженности в портфеле однородных ссуд включены, помимо ипотечных кредитов с просроченной задолженностью, ипотечные кредиты, задолженность по которым, погашается в срок, то в модели риска дефолта заемщика данный показатель равняется 1 .
Предлагаемая модель предназначена дополнить применяемые на практике методики управления риском в целом и методы оценки риска, возникающего при кредитовании домашнего хозяйства в частности. Особенностью предлагаемой методики является корректировка ежемесячных доходов и расходов домашнего хозяйства на уровень инфляции, что в свою очередь повышает актуальность предлагаемой модели в условиях рыночной экономики. Привязка к величине ежемесячных платежей и рыночной стоимости залога также является важным фактором, характеризующим уровень адаптивности предложенной модели к современным рыночным условиям, и является особенностью предлагаемой модели, что в свою очередь повышает эффективность ее использования. Основными потребителями предлагаемой модели являются:
• первичные кредиторы, предоставляющие ипотечные кредиты и формирующие пул ипотечных закладных в целях привлечения финансового капитала с фондового рынка;
• инвесторы, финансирующие недвижимость путем приобретения ипотечных облигаций;
• эксперты, осуществляющие экспертизу ипотечных закладных;
• страховые компании;
• АИЖК, регулирующее рынок ипотечного кредитования.
Предлагаемая модель позволяет оценить степень риска дефолта заемщика, возникающего преимущественно на первичном уровне ипотечной системы. Однако данный вид риска может возникнуть у инвесторов при рефинансировании ипотечных закладных. Получение постоянного дохода инвестора по ипотечным облигациям зависит от погашения домашними хозяйствами ипотечной задолженности и уплаты начисленных процентов в полном объеме в установленные сроки. Поэтому риск дефолта заемщика, оценка которого должна проводиться при андеррайтинге (оценке платежеспособности) заемщика, влияет на развитие финансирования жилой недвижимости в целом и на эффективность инвестирования в ипотечную закладную в частности.
Следовательно, инвесторам применение предлагаемой модели позволит не только определить риск актива, включенного в инвестиционный портфель, но и эффективно управлять данным активом. Рост степени риска однородных закладных, входящих в состав ипотечной облигации, за период владения данной облигацией может свидетельствовать инвестору о необходимости реализации данного актива. Поэтому применение предлагаемой модели в практике оценки степени риска наряду с существующими методиками оценки риска и доходности инвестиций позволит инвесторам более эффективно
управлять инвестиционным портфелем, что в свою очередь повысит ожидаемую доходность инвестиций.
Автор, исследуя риск дефолта заемщика при ипотечном кредитовании, проводил оценку степени риска на базе ежемесячных отчетов АИЖК и Банка России [16-18] о рефинансировании ипотечных закладных. В качестве примера расчет степени риска дефолта заемщика проводился за период с 2007 г. по июль 2011 г. по регионам Южного федерального округа (ЮФО) [14, с. 108]. В целях сопоставления значений степени риска дефолта заемщика, полученных расчетным путем, был построен график с основной осью для предоставления динамики риска дефолта по ЮФО и вспомогательной осью, по которой отображается динамика степени риска дефолта заемщика по регионам ЮФО (рис. 2).
Риск дефолта заемщика
■— Южный Федеральный Округ
— Республика Адыгея
— Ростовская область
¿К— Волгоградская область
—■— Республика Калмыкия —•— Астраханская область —х— Краснодарский край
Рис. 2. График динамики риска дефолта заемщика в регионах ЮФО (составлено и опубликован автором [14, с. 109])
Сводный график динамики риска дефолта заемщика отражает значительные колебания, характерные для всех анализируемых регионов. Высокая степень риска дефолта заемщика со значительными колебаниями наблюдается в период с октября 2007 г. по август 2009 г. в анализируемых регионах (см. рис. 2). Незначительный рост данного показателя наблюдаются за период с января по октябрь 2010 г. в целом на территории ЮФО, и в частности — Ростовской области и Краснодарского Края. Высокая степень риска дефолта заемщика, наблюдаемая в период с октября 2007 г. по август 2009 г., вызвана экономическим кризисом, который проявился в спаде активности на рынке недвижимости, сокращении объемов ипотечного кредитования и снижении уровня жизни заемщика ипотечного кредита. Влияние мирового экономического кризиса в свою очередь негативно отразилось на платежеспособности заявителя ипотечного кредита, что привело к повышению степени риска дефолта заемщика [14, с. 108]. Максимальное значение риска дефолта заемщика [14, с. 108] наблюдается в Ростовской области (15,777) и Краснодарском Крае (13,066). Наименьший диапазон, характеризующий степень риска дефолта заемщика [14, с. 108], отмечен в ЮФО (от 0,048 до 3,365), Волгоградской области (от 0,019 до 3,7) и Республике Калмыкия (от 0 до 4,131).
Автор при систематизации рассчитанных значений степени риска по предлагаемой модели выделил такие группы риска, как низкорисковые, среднерисковые и высокорисковые. Классификация значений степени риска дефолта заемщика проводилась для определенного региона с использованием экономико-математических функций, позволяющих определить минимальное, максимальное и среднее значение в приведенной выборке, а также медиану и квартиль. (Полученные результаты представлены в таблице 3.2 [14, с. 110])
Таблица 1
Сводная таблица групп рисков дефолта заемщика адаптивных к определенному региону (составлено автором по данным [16-18])
Регионы Границы групп риска
Низкорисковые Среднерисковые Высокорисковые
Южный федеральный округ (0,048;1,191) [1,191;2,339] (2.339;3,365)
Республика Калмыкия (0;0,762) [0,762; 1,938] (1,938; 4,131)
Республика Адыгея (0,001; 1,218) [1,218; 3,075] (3,075; 4,918)
Астраханская область (0,068;1,277) [1,277; 2,133] (2,133;4,863)
Ростовская область (0,133;2,954) [2,954;5,331] (5,331;15,777)
Краснодарский Край (0;2,125) [2,125;4,361] (4,361;13,066)
Волгоградская область (0,019;1,05) [1,05;1,978] (1,978;3,7)
Рекомендуемые границы риска дефолта заемщика (0;1,185) [1,185;2,374] (2,374;15,777)
Предлагаемая автором систематизация групп риска дефолта заемщика (см. табл. 1) включает в себя рекомендуемые границы классификации степени риска из сформированной совокупности расчетных данных. Наибольший диапазон значений степени риска дефолта заемщика прослеживается в высокорисковой группе, границы которой составляют от 2,374 до 15,777. Наиболее рисковыми регионами ЮФО являются Ростовская область и Краснодарский край. В таких регионах, как ЮФО, Астраханская область, Республика Адыгея и республика Калмыкия, наблюдается незначительное превышение от уровня среднерисковой группы. Регионом с наименьшей степенью риска является Волгоградская область. Отмеченный диапазон степени риска дефолта заемщика полученный расчетным путем (см. табл. 3.2) свидетельствует о наличии неоднородных программ ипотечного кредитования, позволяющих охватить наибольшее количество заемщиков ипотечного кредита [14, с. 110].
Таблица 2
Сводная таблица парных корреляций модели риска дефолта заемщика за 2007 -2010 гг. (составлено автором по данным [16-18])
Анализируемые регионы Корреляция между степенью риска дес золта заемщика и
Ипотечной задолженностью Инфляцией Доходами домашних хозяйств Расходами домашних хозяйств Ежемесячным платежом Стоимостью залоговой недвижимости
Республика Калмыкия 0,499 0,532 0,452 0,452 0,596 0,376
Республика Адыгея 0,677 0,632 0,663 0,663 0,663 0,492
Астраханская область 0,735 0,646 0,587 0,587 0,744 0,511
Ростовская область 0,797 0,673 0,458 0,458 0,912 0,614
Краснодарский Край 0,512 0,531 0,523 0,523 0,543 0,3
Волгоградская область 0,198 0,641 0,074 0,092 0,390 0,159
Южный Федеральный Округ 0,416 0,769 0,248 0,229 0,488 0,391
Анализируемые регионы Корреляция между ипотечной задолженностью и
Доходами домашних хозяйств Инфляцией Расходами домашних хозяйств Ежемесячным платежом Стоимостью залоговой недвижимости
Республика Калмыкия 0,976 0,019 0,976 0,958 0,977
Республика Адыгея 0,83 0,427 0,83 0,89 0,876
Астраханская область 0,841 0,425 0,841 0,875 0,821
Ростовская область 0,655 0,568 0,655 0,891 0,92
Краснодарский Край 0,739 0,073 0,739 0,892 0,928
Волгоградская область 0,681 0,084 0,681 0,829 0,830
Южный Федеральный Округ 0,849 0,199 0,853 0,898 0,914
Предлагаемая модель позволяет оценить возможность наступления дефолта при влиянии таких факторов, как обесценение стоимости залоговой недвижимости, изменение уровня жизни домашних хозяйств и изменение величины ежемесячных платежей. Влияние факторов на своевременность погашения ипотечной задолженности домашними хозяйствами перед кредитной организацией проявляется во взаимосвязи, установленной путем определения коэффициента парной корреляции (табл. 2). Коэффициент парной корреляции был определен на базе статистических данных, характеризующих параметры рефинансируемых АИЖК ипотечных кредитов на территории регионов, входящих в состав ЮФО за период с 2007 г. по 2010 г. с ежемесячной разбивкой.
Прямая корреляционная связь между степенью риска дефолта заемщика и ежемесячным платежом свидетельствует о влиянии величины ежемесячного платежа на возможность домашних хозяйств своевременно погасить задолженность по ипотечному кредиту перед кредитной организацией. Так, например, увеличение размера ежемесячного платежа приведет к росту риска дефолта заемщика, так как возникает дополнительная финансовая нагрузка на бюджет. Снижение величины ежемесячного платежа по ипотечному кредиту в свою очередь приведет к снижению финансовой нагрузки на бюджет домашних хозяйств, финансирующих недвижимость с использованием ипотечного кредита, а, следовательно, и к снижению степени риска дефолта заемщика. Если рассматривать в региональном разрезе, то наиболее значимой взаимосвязь выступает в Ростовской области (значение коэффициента парной корреляции составляет 0,912) и менее — в Волгоградской области (0,390).
Отмечается значимая прямая корреляционная связь между показателями, характеризующими степень риска дефолта заемщика и уровень инфляции, которая свидетельствует о влиянии инфляции на платежеспособность домашних хозяйств, что в свою очередь может продуцировать дефолт заемщика. Рост уровня инфляции может привести к увеличению залоговой стоимости, при этом негативно отразиться на уровне доходов домашних хозяйств, что в конечном итоге приведет к увеличению риска дефолта. Снижение инфляции в свою очередь приведет к меньшему воздействию на бюджет домашних хозяйств и снижению риска дефолта заемщика. Наибольшая корреляционная связь между риском дефолта заемщика и инфляцией среди рассматриваемых регионов наблюдается на территории Ростовской области (0,673), а наименьшее значение отмечено в Краснодарском Крае (0,531) и Республике Калмыкия (0,531), при этом значимых колебаний не наблюдается.
Прямая корреляционная взаимосвязь между степенью риска дефолта заемщика, ипотечной задолженностью и стоимостью залоговой недвижимости свидетельствует о том, что снижение риска дефолта заемщика возможно только при уменьшении ипотечной задолженности по отношению к стоимости залоговой недвижимости и наоборот. Величи-
49
на ипотечной задолженности является одним из основных факторов, влияющих на степень риска дефолта. Отмечается значимая связь, проявляющаяся в том, что увеличение ипотечной задолженности может способствовать росту риска дефолта заемщика. При сравнении с другими регионами наибольшее влияние этого фактора на риск дефолта заемщика отмечено в Ростовской (0,797) и Астраханской области (0,735).
Прямая корреляционная связь между ипотечной задолженностью и ежемесячным платежом указывает на прямопропорциональную зависимость величины ипотечной задолженности от ежемесячного платежа. Так, например, большой ежемесячный платеж по ипотечному кредиту свидетельствует о существенном размере ипотечной задолженности. При незначительной величине задолженности по ипотечному кредиту сокращается и размер ежемесячного платежа, что в свою очередь снижает нагрузку на семейный бюджет домашних хозяйств, финансирующих недвижимость с использованием ипотечного кредита.
На величину ипотечной задолженности прямое воздействие оказывает также стоимость залоговой недвижимости. При ипотечном кредитовании одним из значимых элементов является стоимость недвижимости, выступающей в качестве залога, поэтому высокая стоимость залоговой недвижимости в свою очередь приводит к увеличению ипотечной задолженности и, следовательно, к росту риска дефолта заемщика. Данная взаимосвязь наиболее существенна по ипотечным программам, предоставляемым согласно стандартам АИЖК, так как им свойственна социальная направленность, предполагающая кредитование на льготных условиях, в том числе и с минимальным первоначальным взносом.
В процессе исследования влияния факторов на степень риска была установлена тесная корреляционная связь между величиной ипотечной задолженности, доходами и расходами домашних хозяйств. Чем выше уровень доходов домашних хозяйств, тем большую сумму ипотечного кредита заявитель может себе позволить и, соответственно, больше становится его ипотечная задолженность перед кредитной организацией. При высоком уровне расходов заявитель ипотечного кредита вынужден брать большую сумму ипотечной задолженности, так как у него отсутствует возможность сформировать первоначальный взнос по ипотеке, с той целью, чтобы снизить величину ипотечной задолженности перед кредитной организацией. Равнозначный показатель коэффициента парной корреляции между рассматриваемыми показателями, наблюдаемый во всех регионах, свидетельствует о влиянии уровня доходов и расходов на возможность приобрести недвижимость более высокой стоимости, что соответственно приведет к потребности в ипотечном кредите на большую сумму. Чем выше финансовые возможности домашних хозяйств, тем более дорогую недвижимость они могут себе позволить и, таким образом, увеличить ипотечную задолженность по сравнению с теми домашними хозяйствами, у которых меньше финансовые возможности.
Проведенный корреляционный анализ показал влияние уровня доходов и расходов домашних хозяйств, величины ежемесячных платежей, а также стоимости и площади залоговой недвижимости не только на уровень ипотечной задолженности, но и на расчетный показатель риска дефолта заемщика. Влияние базовых параметров ипотечной сдел-
ки на риск дефолта заемщика существенно, так как отражает вероятность погашения ипотечной задолженности в полном объеме и уплаты процентов по ипотечному кредиту домашним хозяйством своевременно в установленные кредитным договором сроки.
Таким образом, предлагаемая модель представляет собой методику расчета степени риска дефолта заемщика, с которым могут столкнуться как первичные кредиторы, так и инвесторы. Предложенная модель позволяет оценить степень риска дефолта заемщика по разным ипотечным программам, реализуемым на рынке. Доступность программ ипотечного кредитования для большинства потенциальных заемщиков в свою очередь может способствовать росту риска дефолта заемщика. Мониторинг риска дефолта заемщика и последующая кластеризация потенциальных заемщиков в зависимости от степени риска позволит повысить эффективность управления риском и адаптивность предлагаемой модели в рамках изменяющихся условий ипотечного кредитования. Поэтому предлагаемая модель носит рекомендательный характер и позволяет предупредить возможность наступления риска дефолта у заявителя ипотечного кредита.
Литература
1. Письмо ЦБ РФ от 23 июня 2004 г. N 70-Т «О типичных банковских рисках».
2. Финансово-кредитный словарь: В 3 т. 2-е изд., стереотип / Гл. ред. Н.В. Гаретовский. М.: Финансы и статистика, 1994. - Т. 3., 511 с. - ISBN 5-279-01162-2
3. Бернар И.В., Колли Ж.К. Толковый экономический и финансовый словарь: В 2 т. Т. 1: A-F / М.: Международные отношения, 1997. - 784 с.
4. Лаврушина О.И. Банковское дело: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям. - 9-е изд. Стереот. - Москва: КНОРУС, 2011. - 766 с.: ил.; 24 см. -ISBN 978-5-406-01330-4 (в пер.).
5. Ценные бумаги, обеспеченные ипотекой и активами / Под ред. Лакхбира Хейра; Пер. с англ. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 416 с. . - ISBN 978-5-9614-0481-4 (рус.) ISBN 0-471-38587-5 (англ.).
6. СеврукВ.Т. Банковские риски. М: Изд-во «Дело», 1995. - 70 с. Ил. - (Банки и реальность). - ISBN - 586461-137-9.
7. Бэр, Ханс Питер. Секьюритизация активов: секьюритизация финансовых активов — инновационная техника финансирования банков / Х.П. Бэр; пер. с нем. [Ю.М. Алексеев, О.М. Иванов]. -М.: Волтерс Клувер, 2007. - 624 [4] с.: ил. - (Серия «Современное банковское право»). - Доп. тит. л. нем. - ISBN 978-5-466-00140-2 (в пер.).
8. Крушвиц Л. Финансирование и инвестиции. Неоклассические основы теории финансов / Пер. с нем. под общей редакцией В.В. Ковалева и З.А. Сабова - СПб: «Питер», 2003.
9. Янина, Рощина. Управление кредитным риском при ипотечном кредитовании. Анализ существующих подходов, оптимизация./ LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. - 169 с. - ISBN: 978-3-84330997-4.
10. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards Basic Committee on Banking Supervision. Basel: Guli, 1988.
11. Ong M.K. Internal Credit Risk models. Capital Allocation and Performance Management. London: Risk Books, 1999.
12. Risk and Return of Open-End Real Estate Funds: The German Case. University of Frankfurt/Main, 2003.
13.Хандруев А.А. Управление рисками банков: Научно-практический аспект // Деньги и кредит. 1997. № 6.
14. Рублева Т.А. Характеристика модели оценки риска дефолта заемщика // Российское предпринимательство. - 2012. - № 8 (206).
15. Рублева Т.А. Исследование сбережений домашних хозяйств как источника финансирования жилой недвижимости // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ». -2009. - № 3 (29).
16. Агентство по ипотечному жилищному кредитованию. Режим доступа: www.ahml.ru
17. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
18. Центральный банк РФ. Режим доступа: www.cbr.ru
Tatiana A. Rubleva
Office-Manager, Group of Development of Retail Business, Rostov Affiliate of JSC AK Bars Bank
Modeling of Borrower Default Risk Management System
under Mortgage Landing
Abstract:
Article considers and analyses borrower default risk management mechanism which is emphasized by author's classification of realty risk financing. Novelty of this work is based on development of evaluation of borrower default risk model, that allows to credit organization to increase efficiency of this risk management.
Keywords: financing of residentinal realty, mortgage landing, modeling, credit risk, borrower risk default, correlative analysis
