CC BY
40
Удк 336.71
о возможности применения мировой практики оценки вероятности дефолта на вексельном рынке России
В. А. ЕРМИЛОВ, аспирант кафедры финансов, кредита и банковского дела Е-mail: v.a.ermilov@gmail.com Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
В статье в рамках единой классификации обобщается опыт зарубежных исследователей в оценке кредитного риска долговых инструментов, накопленный за последние несколько десятилетий. Из множества подходов к оценке этого элемента доходности были отобраны те, которые могут быть непосредственно применены к российским векселям как к специфическим финансовым инструментам. На основе анализа сделан вывод о необходимости качественного перехода от субъективной системы оценки векселедателей к научным моделям, учитывающим различные показатели финансовой устойчивости.
Ключевые слова: кредитный риск, вероятность дефолта, вексель, векселедатель, экспертные системы оценки, скоринговые модели.
Вопреки мнению о векселях как об устаревших финансовых инструментах вексельный рынок России продолжает играть важную роль в развитии национальной финансовой системы. Фактически данный инструмент не имеет аналогов, которые могли бы выполнять все его функции. Даже зарождающийся сейчас рынок биржевых облигаций, которые создавались в качестве бездокументарной замены векселю, не обладает всеми преимуществами рынка векселей. Только используя вексельные займы, экономические агенты могут быстро, с минимальными издержками и без наличия кредитной истории привлечь финансовые ресурсы для корректировки краткосрочного уровня ликвидности. Прямые конкуренты векселей — межбанковские кредиты и операции РЕПО, во-первых, не являются ценными бумагами и не имеют ликвидного
вторичного рынка, а во-вторых, сильно зависят от системы лимитов, устанавливаемой банками друг для друга.
Актуальность исследования вексельного рынка России подчеркивается и статистикой. В конце 2010 г. наблюдался пик активности кредитных организаций на вексельном рынке: сумма средств, привлеченных через векселя, превысила 840 млрд руб., что фактически говорит о возвращении объема на докризисный уровень (в конце 2008 г. этот показатель составлял 850—900 млрд руб.). Объем операций с векселями также значительно возрос — пик пришелся также на конец 2010 г., когда объем учтенных кредитными организациями векселей составил 337,9 млрд руб., что в 2,8 раза выше аналогичного показателя предыдущего года. Если говорить о векселях реального сектора, то объем их учета колеблется в пределах 50—60 млрд руб., значительно сократившись в посткризисный период. Основной объем рынка приходится на банковские векселя со сроком от 1 года до 3 лет — их доля составляет 43,4 %. Средняя доходность таких векселей равна 10,6 %. Высокая ликвидность рынка в данном сегменте является конкурентным преимуществом векселей перед операциями РЕПО и межбанковским кредитом. Последние два инструмента не предполагают привлечения ликвидности на столь длинный срок, для них подобные сделки являются скорее исключением, чем правилом [17].
Если оценить историческую ретроспективу вексельного рынка России, то можно отметить, что он находится в постоянном движении, меняет
структуру в зависимости от экономической ситуации на национальном и мировом уровнях. В начале 1990-х гг., когда векселя вернулись на внутренний рынок России как средство выживания в условиях глубокого кризиса неплатежей, преобладали корпоративные займы. Но с течением времени они постепенно замещались банковскими векселями, которые использовались кредитными организациями как в целях управления ликвидностью, так и для получения спекулятивного дохода. Соотношение между этими основными секторами вексельного рынка имело в течение последних двадцати лет ярко выраженную волновую динамику. В периоды финансовой нестабильности 1998, 2004, 2008 гг. банки существенно сокращали объем вексельных операций и их место занимали корпорации, которые как раз в периоды кризисов начинают активно использовать векселя в качестве средства платежа. Обратимся к статистике за период недавнего кризиса. В 2008 г. значительно возрос объем учтенных банками векселей компаний реального сектора — их доля превысила 51 %, хотя с 2004 г. она не превышала 25— 30 %. За 2008 г. рост учтенных векселей предприятий составил 84 % (94,1 млрд руб.). Объем же учтенных банковских векселей сократился за 2008 г. на 54 % (с 196,3 до 90,44 млрд руб.). Естественно, это сопровождалось существенным ростом доходности векселей, а точнее — одним из главных ее компонент — премии за риск дефолта векселедателя, которая увеличивается в кризисные периоды [18].
Глубина и системный характер недавнего финансового кризиса привели к осознанию необходимости переосмысления основ современной либеральной финансовой архитектуры. Кризис обнажил и одну из главных фундаментальных проблем вексельного рынка России на современном этапе его развития — устаревший подход участников к оценке рисков инвестирования в векселя. В конце 2008 г. и в течение первой половины 2009 г. российский вексельный рынок был фактически парализован, поскольку методы экспертной оценки векселедателей обнаружили свою полную несостоятельность. Подобные методы являются относительно работоспособными на растущем рынке, когда предприятия получали сверхприбыли и не испытывали проблем с погашением вексельных займов. Однако при дестабилизации финансового положения в стране и в мире предприятия-векселедатели начали объявлять дефолты по своим займам в массовом порядке. Это в свою очередь ухудшало финансовое состояние векселедержателей, приводя к новой цепочке дефолтов.
Таким образом, для более стабильного развития вексельного рынка России субъективный экспертный подход к оценке вероятности дефолта должен быть модифицирован с учетом необходимости более строгой и формальной оценки финансовой устойчивости организаций. Российским участникам вексельного рынка следует обратиться к опыту зарубежных исследователей и изучить обширную мировую практику оценки долговых обязательств. Однако большая часть накопленного опыта касается оценки корпоративных облигаций, и применять данные модели к векселям недопустимо без определенных оговорок. Поэтому важно проанализировать и обосновать возможность применения зарубежных моделей оценки вероятности дефолта к оценке доходности и рисков российских векселедателей и векселедержателей.
В теории оценки долговых обязательств доходность инструментов, как правило, представляется в виде суммы трех составляющих, имеющих разную природу и формирующихся под влиянием различных факторов [16]:
— безрисковая ставка процента;
— премия за риск вложения в конкретный специфический финансовый инструмент;
— премия за риск дефолта или кредитный спрэд, включающая в себя как один из факторов премию за срок до погашения.
Для случая векселей данная классификация может быть принята лишь с одной оговоркой: выделение премии за срок до погашения в качестве отдельной составляющей доходности векселя. Это необходимо в связи с качественно иной ролью фактора срока до погашения в вексельном обращении. Векселя по своей сути являются краткосрочными инструментами денежного рынка, что делает связь вероятности дефолта векселедателя со сроком обращения конкретных его вексельных выпусков не такой сильной, как в случае других долговых инструментов. Поэтому оценка кредитного спрэда в доходности векселей должна осуществляться с помощью специальных моделей, делающих акцент не только на долгосрочной финансовой устойчивости векселедателя, но и на его иммунитете к краткосрочным колебаниям ликвидности и временным разрывам в платежеспособности.
По словам видного представителя когорты теоретиков, занимающихся оценкой кредитного риска, Э. Альтмана, в конце 1970-х — начале 1980-х гг. наиболее популярными методами, находившимися на вооружении у финансовых институтов, являлись подходы, основанные на субъективном анализе
или так называемые «экспертные» системы оценки кредитного риска корпоративного заемщика [1]. В России эти методы оценки получили широкое распространение в 1990-е гг., когда внутренний вексельный рынок набирал обороты вследствие глубокого кризиса неплатежей. Важно, что банкиры (и прочие финансовые аналитики) использовали информацию о различных характеристиках деятельности заемщика: его кредитной репутации, финансовых рычагах, стабильности источников выручки и денежного потока, наличии обеспечения или залога. Набор этих факторов — так называемых «4 компонент надежности» подвергался анализу при принятии решения (в значительной степени субъективного) о предоставлении или отказе в выдаче кредита. В работе Р. Соммервиля и Р. Таффера [12] было показано, что такой подход, как правило, приводил к получению довольно пессимистических оценок кредитного риска. А многофакторные кредитные скоринговые модели превосходят «экспертный» подход в качестве результатов. Это неудивительно, ведь в течение последней четверти прошлого века и первом десятилетии текущего наблюдался прогресс в совершенствовании подходов к оценке риска, аналитический арсенал расширялся и пополнялся более объективными, стандартизованными количественными методами. Тем не менее для российского вексельного рынка экспертные системы анализа остаются наиболее востребованным методом оценки как векселедателей, так и векселедержателей и в настоящее время, поскольку большую часть рынка составляют мелкие компании и банки без кредитной истории и без внятных финансовых показателей.
Наиболее распространенными в современной мировой практике являются скоринговые системы анализа кредитного риска, которые предполагают сравнение ключевых бухгалтерских и финансовых показателей потенциального заемщика с индустриальными нормами или целевыми индикаторами, рассчитанными по определенной группе близких компаний-аналогов. В их основе лежит построение многофакторных моделей, когда ряд числовых характеристик комбинируется для получения либо кредитного рейтинга (балла, интегральной числовой характеристики), либо вероятности возникновения дефолта. Если рейтинг или вероятность переходят изученную границу или критический уровень, претендент на получение кредита либо получает отказ, либо подвергается более пристальному исследованию. Ввиду разнообразия возможностей по выбору показателей, определяющих кредитный
рейтинг потенциального векселедержателя, данные модели можно применять как к банковским, так и к корпоративным векселям
Существует огромное число работ, посвященных разработке и калибровке скоринговых моделей. Например, изданием «Журнал банковского дела и финансов» (Journal of Banking and Finance) было выпущено два специализированных номера (в 1984 и 1988 гг.), касающихся применения моделей финансового состояния заемщика на мировых финансовых рынках [8, 9]. Скоринговые модели кредитного риска были построены для 25 развитых и развивающихся экономик [2].
Другой исследователь — Лоренс Фишер также опирался на дискриминантный анализ [14]. Для определения вероятности невыполнения платежных обязательств им рассматривались 4 показателя:
1) величина колебания чистого дохода фирмы за последние 9 лет (измеренная через коэффициент изменения дохода, т. е. отношение стандартного отклонения доходов к средним доходам);
2) время, в течение которого фирма осуществляла свою деятельность без ощутимых потерь для собственных кредиторов;
3) отношение рыночной стоимости собственного капитала фирмы к номинальному размеру ее долга;
4) рыночная стоимость обращающихся долговых обязательств фирмы (показатель, в котором скрывается премия за ликвидность).
Подход Фишера имеет ряд ограничений для применения на российском вексельном рынке: большую часть участников составляют организации, находящиеся на начальном этапе своего развития, которые не имеют обращающихся долговых обязательств на рынке. Но при оценке более крупных векселедателей данный подход представляется весьма полезным.
Уильям Бивер анализировал вероятность дефолта по долговым инструментам. Эта вероятность повышается в зависимости от следующих обстоятельств:
— уменьшение текущего денежного баланса;
— уменьшение ожидаемого чистого денежного притока (без учета выплат кредиторам и держателям акций);
— повышение изменчивости чистого денежного притока.
При изучении этих факторов было обнаружено, что наиболее показательным является отношение чистого денежного потока (дохода без учета издержек, связанных с износом, уменьшением
запасов и амортизацией) к общей сумме долга [3]. Подход Бивера хорош тем, что позволяет более строго и формально подходить к оценке краткосрочного финансового состояния небольших фирм, не обладающих продолжительной операционной и кредитной историей. В этом его преимущество перед методикой Фишера на современном этапе развития вексельного рынка России.
В целом скоринговые модели нашли широкое применение в области оценки кредитоспособности заемщика, вероятности дефолта долговых обязательств на мировых финансовых рынках. Если подытожить выводы о применимости данных моделей на российском вексельном рынке, то они представляются довольно функциональными на этапе первичного анализа векселедержателя, а также в случаях, когда необходимо сравнить уровень надежности векселедателей, не прибегая к численным оценкам премии за риск. При этом не стоит забывать, что подходы, основанные на ско-ринге, обладают некоторыми недостатками. В ходе анализа ряда работ удалось выявить следующие «пробелы» этих подходов:
— модели являются чисто эмпирическими, «подогнанными по выборке» и не основываются на какой-либо состоятельной теоретической концепции (неявное теоретическое предположение, лежащее в основе обеих моделей, состоит в том, что компания с большим объемом финансовых обязательств станет банкротом, если она не будет получать достаточного объема прибыли);
— в моделях используются данные финансовой отчетности, которые могут лишь частично отражать реальное состояние банка или предприятия или отражать его с задержкой;
— в подавляющем числе случаев модели являются линейными.
Другая группа моделей, которая заслуживает упоминания, — это модели, основанные на предположении о наступлении финансового краха в случае превышения рыночной стоимости активов фирмы над ее обязательствами (или модели, основанные на ценах акций). Модели такого типа встречаются у Дж. Уилкокса [13], Дж. Скотта [10], Э. Сантомеро и Дж. Винсо [11]. Как отмечал Скотт, в данных моделях восприятие и интерпретация риска аналогичны интерпретации в моделях опционного ценообразования Блэка—Шоулза [4], моделях оценки кредитного риска Р. Мертона [7], а также Дж. Халла и Э. Уайта [15]. Здесь вероятность банкротства привязывается к рыночной стоимости активов (собственного капитала) компании: двумя
ключевыми объясняющими переменными моделей являются отношение капитализации к балансовой стоимости долга (финансовый рычаг или структура капитала) и волатильность рыночной цены акций компании. Идея, лежащая в основе моделей, использующих теорию опционного ценообразования, нашла широкое применение на практике. Наиболее современными прикладными проекциями теории являются модель оценки ожидаемой вероятности дефолта (expected default frequency — EDF), разработанная KMV Corporation в 1993 г. [5], и модель С. Килхофера [6].
Модель KMV включает два ключевых теоретических построения. Первое — это модель опционного ценообразования, в которой стоимость собственного капитала рассматривается как цена опциона-колл на рыночную стоимость активов компании. Второе построение — это теоретическая связь между наблюдаемой волатильностью рыночной цены акций и ненаблюдаемой волатильностью совокупных активов. Данная модель позволяет рассчитывать вероятность дефолта по долговым обязательствам публичной компании на заданном временном интервале, опираясь на соотношение активов и долга компании, а также исторической динамике курсовой стоимости ее акций. Важным прикладным понятием, которым оперирует модель, является «расстояние до дефолта», показывающее количество стандартных отклонений распределения рыночной стоимости активов, остающееся до величины долга компании.
Для вексельного рынка последняя группа моделей является, на взгляд автора, достаточно прогрессивным методом оценки кредитного спрэда. Практикам вексельного рынка следует освоить его применение в российских условиях. В настоящее время данный подход может быть полезен только при оценке доходности векселей наиболее крупных векселедателей, акции которых обращаются на рынке (Сбербанк России, ВТБ, Банк Москвы и т. д.). Модель имеет ограниченное применение на текущем уровне развития вексельного рынка, так как большинство банков-векселедателей не имеют публично обращающихся акций или их акции неликвидны. С другой стороны, по мнению автора, актуальность этих моделей будет расти, поскольку со временем все большее число банков и компаний будет выходить на IPO, оставаясь участниками вексельного рынка.
Были рассмотрены основные подходы к оценке кредитного риска и премии за вероятность дефолта эмитента долговых обязательств, и сделан ряд ого-
ворок относительно их применимости для вексельного рынка России. Серьезный удар, нанесенный вексельному рынку финансовым кризисом 2008 г., показал, что для дальнейшего развития рынка в настоящее время необходим качественный переход участниками рынка векселедателей от субъективных экспертных систем оценки к более строгим и формальным моделям. На текущем этапе развития вексельного рынка весьма полезными представляются так называемые скоринговые модели, которые могут помочь при выборе между несколькими заемщиками или группами заемщиков. Наиболее прогрессивными в плане подходов к оценке долговых обязательств в мировой практике являются модели, основанные на ценах акций, которые показывают лучшие результаты, чем экспертные и скоринговые системы оценки. Однако их основным недостатком следует признать применимость лишь к ограниченному кругу векселедателей, публично разместивших свои акции на рынке. Однако с развитием вексельного рынка данные модели, по мнению автора, будут приобретать все большую популярность.
Список литературы
1. Альтман Э. И., Сандерс Э. Оценка кредитного риска: развитие за последние 20 лет // Журнал банковского дела и финансов. 1998. № 21.
2. Альтман Э. И. Нараянан П. Классификация моделей вероятности дефолта: международный опыт. Нью-Йорк: УАЙЛИ. 1997.
3. Бивер У. Альтернативные методы бухгалтерского учета в целях прогноза дефолта // Вестник бухгалтерского учета. 1959. № 1.
4. Блэк Ф. Шоулз М. Оценка опционов и корпоративного долга // Журнал политической экономии. 1973. № 81.
5. Корпорация КМВ. Обзор кредитного риска. Сан-Франциско. 1993.
6. Килхофер С. Измерение рискадефолта в портфелях производных финансовых инструментов // Бюллетень корпорации КМВ. Сан-Франциско. 1996.
7. Мертон Р. Об оценке корпоративного долга // Журнал финансовой науки. 1974. № 29.
8. Модели оценки корпоративного и суверенного риска // Журнал банковского дела и финансов. 1984. № 8.
9. Модели прогноза вероятности дефолта // Журнал банковского дела и финансов. 1988. № 12.
10. Скотт Дж. Вероятность дефолта: теоретические модели и результаты эмпирических проверок // Журнал банковского дела и финансов. 1981. № 5.
11. Сантомеро Э. М, Винсо Дж. Д. Оценка вероятности дефолта коммерческих банков и банковских систем // Журнал банковского дела и финансов. 1977. № 1.
12. Соммервиль Р. А. Таффер Р. Дж. Экспертная оценка против научных моделей прогноза: измерение суверенного риска // Журнал банковского дела и финансов. 1995. № 10.
13. Уилкокс Дж. Оценка вероятности дефолта на основе данных бухгалтерского учета // Журнал исследования бухгалтерского учета. 1973. № 11.
14. Фишер Л. Факторы премии за риск корпоративных облигаций // Журнал политической экономии. 1959. № 67.
15. Халл Дж., Уайт Э. Влияние риска дефолта на цены опционов и других производных финансовых инструментов // Журнал банковского дела и финансов. 1995. № 19.
16. Шарп У., АлександерГ., Бэйли Дж. Инвестиции: пер. с англ. М.: ИНФРА-М. 2007.
17. URL: http://www.cbr.ru/publ/main.asp? Prtid=BBS.
18. URL: http://cbr.ru/publ/main. asp?Prtid=God.
УВАЖАЕМЫЕ ЧИТАТЕЛИ !
Журналы Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» стали доступны в электронном виде в Научной Электронной Библиотеке (eLIBRARY.RU).
На сайте eLIBRARY.RU можно оформить годовую подписку на текущие и архивные выпуски журналов, приобрести отдельные номера изданий или статьи.
