CC BY
104
Банковское дело
ОСОБЕННОСТИ СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ДЕНЕЖНОГО РЫНКА
С. В. МИЩЕНКО, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов E-mail: s-mischenko@mail.ru Университет банковского дела Национального банка Украины
В статье освещены методологические и методические вопросы организации стресс-тестирования устойчивости денежного рынка и национальной валюты как составной части обеспечения финансовой стабильности банковской системы.
Ключевые слова: денежный рынок, стресс-тестирование, валютный риск, кредитный риск, ликвидность, адекватность капитала.
В условиях финансового кризиса, одной из причин которого послужил недостаточный уровень банковского надзора и регулирования, все большую актуальность приобретает поиск новых методов и приемов оценки возможных рисков, и в частности рисков функционирования денежно-кредитного рынка. В связи с этим центральные банки и органы надзора многих стран более пристальное внимание уделяют вопросам организации и проведения стресс-тестирования как на уровне отдельных финансово-кредитных учреждений, так и на системном уровне, относительно отдельных сфер финансового сектора и финансовых рынков.
Новым направлением в организации стресс-тестирования, появившимся в преддверии и в период кризиса, стало тестирование устойчивости денежно-кредитного рынка, которое, кроме традиционного учета кредитного и валютного рисков, включает тестирование ликвидности банков, уровня адекватности капитала и краткосрочных процентных ставок денежного рынка.
В зарубежной научной литературе проблемы стресс-тестирования отражены достаточно полно, в частности в данном направлении работали
Д. Витлей, Л. Зисхин, Ж. Лопез, Г. Майнони, Д. Пейн, Г. Сорге, С. Соренс, А. Фоглиа, Г. Хоггарт, М. Чихак и др.
В соответствии с общепризнанным подходом стресс-тестирование рассматривают как процесс оценки состояния финансовой или банковской системы, а также возможность его изменения в результате возникновения определенных непредсказуемых, но достаточно вероятных ситуаций или угроз. К факторам риска, учитываемым при стресс-тестировании, относят изменение уровня ликвидности банков, курса национальной валюты, процентных ставок и т. п. [8].
Специалисты МВФ определяют стресс-тестирование как метод оценки чувствительности портфеля к существенным изменениям макроэкономических показателей или к исключительным, но возможным событиям [6]. Авторы рекомендаций МВФ «Показатели финансовой стабильности» трактуют этот процесс значительно шире, тесно увязывая его с индикаторами финансовой стабильности финансового сектора, и характеризуют его как «инструмент анализа финансовой системы, задача которого состоит в оценке последствий возможных макроэкономических событий, вероятность которых точно не известна» [5, с. 288].
В рекомендациях Банка России стресс-тестирование определяется как «оценка потенциального влияния на финансовое состояние кредитной организации ряда заданных изменений в факторах риска, которые отвечают исключительным, но вероятным событиям» [2], хотя этот процесс рассматривается лишь на микроуровне. Однако, как
свидетельствует практика, чрезвычайно важным является использование стресс-тестирования и на системном уровне, что позволяет оценить чувствительность всей банковской системы и денежного рынка к действию нескольких факторов риска.
Поэтому, рассматривая стресс-тестирование на макроэкономическом уровне, специалисты Банка России считают его методом оценки устойчивости денежного рынка в целом и определяют как «оценку уязвимости экономики и ее отдельных секторов в стрессовых ситуациях, обусловленных ухудшением условий деятельности» [4, с. 94].
В Методических рекомендациях по организации и функционированию систем риск-менеджмента в банках Украины стресс-тестирование характеризуется как метод количественной оценки риска, состоящий в определении величины несогласованной позиции, подвергающей банк риску, на основе шокового значения изменений внешних факторов, в качестве которых принимаются валютный курс, процентная ставка, уровень ликвидности и др. [3].
Иногда стресс-тестирование называют моделями финансовой симуляции и рассматривают очень узко (лишь как дополнение к стандартным моделям финансовых рисков). На взгляд автора, это не отвечает сути стресс-тестирования и не позволяет в полной мере использовать его преимущества как метода оценки прогнозирования кризисных ситуаций на денежном рынке, что и подтвердил финансовый кризис 2008—2010 гг.
Проведенное исследование позволило установить, что, несмотря на значительный объем научных и практических разработок по вопросам стресс-тестирования, а также пристальное внимание со стороны МВФ и Банка международных расчетов, на сегодняшний день единого унифицированного подхода или общепринятых стандартов тестирования финансово-кредитных учреждений не существует [5]. Причиной такой ситуации, по мнению специалистов Банка России, является «индивидуальность рискового портфеля каждой кредитной организации», что обусловливает необходимость разработки собственных моделей проведения стресс-тестирования [2].
Используемые на практике методы стресс-тестирования разделяют на три основных группы:
1) тесты чувствительности, применяемые для оценки изменений финансовых переменных и их влияния на стоимость портфелей, ликвидность, процентные ставки без конкретизации причин. Как правило, определяется чувствительность финан-
сово-кредитного учреждения к действию одного конкретного фактора без взаимосвязи с другими.
С помощью анализа чувствительности можно определить изменения стоимости кредитного портфеля в случае возникновения кризисных явлений разной сложности по отдельным независимыми факторами риска. Например, таким фактором может быть изменение валютного курса на 5 000 пунктов (т. е. на 50 коп.) или процентной ставки на 150 базисных пунктов (на 1,5 п. п.).
В связи с простотой и доступностью для регулярного мониторинга исторически первыми начали использоваться однофакторные модели, разработанные в начале 1990-х гг. американской Группой по политике в области производных финансовых инструментов. Именно этой Группой были предложены сценарии стресс-тестов на основе смещения кривой доходности на 100 б. п., увеличения степени наклона или сглаживания кривой доходности на 25 б. п., изменения индекса акций на 10 % и обменного курса основных валют на 6 % [2, 8]. Вместе с тем следует отметить, что результативность однофакторных стресс-тестов по сравнению со сценарным тестированием остается низкой, а потому их лучше использовать для краткосрочных прогнозов;
2) тесты сценариев, используемые преимущественно для стратегической оценки комплексных явлений и показателей, например для оценки кредитного портфеля. С этой целью риск-менеджеры определяют главные факторы, влияющие на качество и динамику портфеля, а затем разрабатывают сценарии, в которых отмеченные факторы в различных комбинациях подвергают стрессовым оценкам. Важным аспектом использования тестовых сценариев является то, что варианты ожидаемых экстремальных событий обязательно должны быть вероятными и опираться на реальные или похожие события, происходившие в прошлом, т. е. учитывать анализ исторических сценариев.
В отличие от гипотетических, исторические сценарии более обоснованы, поскольку базируются на определенном фактическом материале. Например, в качестве исторических сценариев можно использовать азиатский валютно-финан-совый кризис 1997 г., российский дефолт 1998 г., финансовый кризис 2008—2010 гг. Однако, учитывая то, что повторение кризиса невозможно при тех же обстоятельствах и с теми же результатами, их последствия сложно полностью экстраполировать на будущее. Поэтому аналитики часто разрабатывают так называемые гибридные сценарии,
позволяющие учесть как исторический опыт, так и возможные вариации финансовых переменных по каждому объекту стресс-тестирования с учетом влияния других факторов;
3) тесты экстремальных величин, которые еще называют сценариями максимальных потерь или максимального шока и которые базируются на оценке реализации наихудшего варианта развития событий или комбинации факторов риска, в результате чего их потенциальная негативная динамика может привести к максимальным убыткам — вымыванию капитала или даже банкротству финансово-кредитного учреждения.
Организационная схема проведения стресс-тестирования в финансово-кредитном учреждении охватывает широкий круг вопросов сбора информации, проверки ее достоверности, изучения мирового опыта, анализа кредитного и торгового портфелей, идентификации рисков, выбора вариантов и моделей тестирования, моделирования, количественного и качественного анализа рисков, а также разработки соответствующей политики в сфере управления рисками. Структурно-логическая схема организации и проведения стресс-тестирования может включать следующие элементы:
• подразделения, ответственные за проведение тестирования, и их взаимодействие с руководством на основе непосредственного подчинения;
• объемы тестирования, массивы необходимых данных информации и количество объектов, подлежащих тестированию;
• доступные сценарии и методы тестирования;
• внутренние нормативные документы, регламентирующие процесс тестирования;
• процедуры анализа результатов стресс-тестирования;
• систему управленческой информации, обеспечивающей высшее руководство необходимыми данными для принятия решений.
Одним из этапов организации и проведения стресс-тестирования является выбор объекта и определение уровней градации для фактора-показателя. Обычно при организации тестирования определяют три уровня градации определенного события: незначительный, умеренный и опасный.
Однако на практике таких уровней может быть и больше, и меньше. Определение количественных параметров такой шкалы возлагается на разработчиков стресс-теста. Например, при осуществлении Национальным банком Республики Казахстан стресс-тестирования ухудшения качества активов
для портфеля кредитов были приняты четыре градации: 10, 20, 50 и 100 %, а при оценке возможных последствий девальвации теньге пять: 20, 30, 40, 50 и 100 % [1]. Австралийская администрация пруден-ционального регулирования при осуществлении стресс-тестирования риска ипотечного кредитования приняла в расчетах лишь один вариант: вероятность снижения цен на жилье на протяжении года на 30 % и соответствующее увеличение дефолтов по ипотечным кредитам [6]. Центральный банк РФ рассматривает два варианта событий: консервативный и пессимистический.
Основным видом банковских рисков является кредитный риск, а его тестирование может осуществляться по отдельным видам кредитов, в том числе по кредитам рефинансирования, по кредитному спрэду и по кредитному портфелю.
Сложность кредитного риска и наличие широкого спектра кредитных инструментов с разными условиями обращения и использования усложняют разработку единого подхода к его оценке. Поэтому возможны и другие варианты стресс-тестирования как на основе разработки интегрированного профиля кредитного риска, так и путем их дробления. Например, специалисты Банка России считают, что в случае отсутствия количественных методов оценки вероятности дефолта конкретного заемщика «распределение заемщиков по классам кредитоспособности может базироваться на экспертной оценке специалистов аналитических подразделений кредитного учреждения» [2].
Процентный риск отражает риск изменения финансовых позиций кредитного учреждения в результате изменения процентных ставок и является частью рыночного риска. Количественно это влияние можно определить на основе анализа разрыва дюрации. Интерпретация экономического содержания этого процесса состоит в том, что в случае, когда дюрация активов превышает дюрацию пассивов, это означает, что активы более чувствительны к изменению рыночных цен, чем пассивы. При таких условиях резкое повышение процентных ставок финансовых активов может повлечь за собой более существенное снижение стоимости активов, чем пассивов, и приведет к снижению рыночной стоимости капитала финансово-кредитного учреждения.
Использование стресс-тестов для оценки валютного риска позволяет определить влияние изменения валютного курса на стоимость капитала банка. В целях моделирования последствий валютного риска открытая позиция банка подвергается
финансы и кредит
31
изменениям на 5, 10 или 15 %, и поочередно определяется влияние изменений по каждому варианту на избранный показатель, например адекватность капитала банка.
Тестирование риска ликвидности позволяет оценить устойчивость банка и денежного рынка в целом в случае резкого снижения ликвидных обязательств, которым задают шоковые значения снижения остатков денежных средств на счетах банков на 10, 20 или 30 %. Соответственно, эквивалентную сумму можно вычесть из ликвидных активов, допуская, что снижение ликвидных пассивов должно быть компенсировано соответствующим снижением ликвидных активов.
Потери из-за риска ликвидности могут возникнуть в результате «набегов» вкладчиков на банки с требованиями досрочного возврата вкладов, как это произошло осенью 2008 г. Для покрытия недостатка ликвидных средств банки вынуждены будут реализовать определенную часть своих активов или привлечь необходимые средства на денежном рынке. Потенциальные потери финансовых учреждений в таком случае могут состоять из обесценивания части ликвидных активов и повышения стоимости заимствований на денежном рынке. На взгляд автора, к потенциальным потерям следует также отнести потери от вынужденной продажи части активов по заниженным ценам [4, с. 94].
Некоторые центральные банки, включая и Банк России, поддерживают практику кредитных учреждений относительно проведения стресс-тестирования операционных рисков. На взгляд автора, этот инструмент очень сложно использовать для оценки данного вида рисков, и вряд ли это целесообразно, учитывая наличие соответствующих методик, разработанных в соответствии с требованиями принципов Базеля II к управлению операционными рисками. В результате опроса банковских учреждений России установлено, что наиболее важным для практиков является тестирование риска ликвидности, кредитного и рыночного рисков [4, с. 98].
В настоящее время накоплен достаточный опыт проведения стресс-тестирования финансово-кредитных учреждений. Например, Национальным банком Казахстана в 2007 г. проведено стресс-тестирование банковских учреждений по четырем направлениям: девальвация теньге, рост процентных ставок по внешним заимствованиям, снижение цен на недвижимость и ухудшение качеств активов кредитного портфеля. Новым элементом проведенного тестирования является то, что были определены
пороговые значения изменений соответствующих параметров, в пределах которых банковская система остается стабильной. Так, для девальвации теньге пороговое значение установлено на уровне 5,5 %, для внешних заимствований — 35 б. п., для ухудшения качества кредитного портфеля — 6 %, а для повышения цен на недвижимость — 5 %. По мнению специалистов Национального банка Казахстана, при таких значениях показателей нормативы достаточности капитала для банковских учреждений страны будут соблюдены [1].
В целом положительный опыт стресс-тестирования накоплен в кредитных учреждениях Российской Федерации. По данным опросов Банка России, в 2007 г. тестирование рисков преимущественно на основе метода сценарного анализа использовали 160 банков.
Спецификой использования стресс-тестов в финансово-кредитных учреждениях Российской Федерации является преобладание тестирования кредитного и рыночного риска; наличие правил проведения тестирования; актуализация параметров стресс-теста в зависимости от изменения общеэкономической и рыночной конъюнктуры, а также положительное отношение банков к возможности введения обязательного стресс-тестирования рисков кредитных учреждений.
Чешский финансист Мартин Чихак, обобщивший практику стресс-тестирования в центральных банках 35 европейских стран, установил, что основное внимание центральные банки уделяют тестированию кредитного и рыночного рисков. Тестирование рисков ликвидности и стабильности денежного рынка в связи с их сложностью на протяжении 2002—2005 гг. проводилось только в 13 странах, причем Беларусь, Россия, Украина, Франция и Хорватия для его осуществления использовали исторические сценарии, а другие страны — сценарии произвольного снижения ликвидности [6].
При осуществлении стресс-тестирования кредитного риска преимущественно использовались исторические или произвольные подходы к моделированию объемов недействующих кредитов и необходимых сумм резервов для покрытия убытков по кредитам, а также исторические или произвольные сценарии вероятности дефолта.
При осуществлении стресс-тестирования валютного риска преимущественно проводился анализ чувствительности относительно изменения чистой открытой позиции на основе гипотетической девальвации национальной валюты или повышения обменного курса EUR/USD.
Сценарии шока индексов фондового рынка использовали 13 стран, возможность межбанковского «заражения» исследовали 6 стран, сценарии шока цен на недвижимость — Нидерланды, Норвегия, Великобритания и Украина, а риск конкурентоспособности — Литва и Словения.
По данным М. Чихака, в 2000—2003 гг. центральные банки или органы надзора 35 европейских стран при проведении стресс-тестирования в рамках Программы оценки финансового сектора в 64 % случаев использовали сценарный анализ. Возможность «заражения» финансового сектора исследовалась в 11 % случаев. На протяжении 2004—2005 гг. сценарный анализ применялся уже в 95 % случаев, а «заражение» — в 38 % случаев [6, с. 69]. При этом следует отметить, что на протяжении последних лет во многих европейских странах одновременно проводилось несколько разных тестов. В частности, 10 стран проводили тестирование страховых организаций, Нидерланды и Великобритания — пенсионных фондов, а в Дании и Норвегии впервые было осуществлено тестирование финансовых групп и конгломератов, что имеет существенное значение для обеспечения стабильности функционирования денежного рынка.
Аналогичные результаты были получены специалистом Банка Италии А. Фоглиа при исследовании использования моделей стресс-тестов для оценки рисков на примере центральных банков ведущих стран мира и ЕЦБ (см. таблицу). Результаты обобщения свидетельствуют о том, что для обеспечения стабильности функционирования денежного рынка основное значение имеет проведение тестов на предмет устойчивости банков к дефолтам, рискам ликвидности и обеспечению необходимого уровня адекватности капитала [7, с. 21, 22].
Полученные результаты банковские учреждения используют для определения возможных убытков, необходимых сумм резервирования средств, а также в целях совершенствования собственных систем управления рисками. Однако, учитывая современные требования к обеспечению стабильности финансовых рынков, эти результаты могут быть полезны многим участникам рынка, особенно контрагентам кредитных учреждений.
На протяжении последних лет широкое распространение получило макроэкономическое тестирование, используемое органами надзора для оценки устойчивости финансового сектора страны. Такие стресс-тесты стали важной составляющей Программ оценки финансового сектора, разработанной МВФ и Мировым банком в целях
содействия стабильности функционирования финансовых и денежных систем [9].
Основная цель проведения стресс-тестирования на макроэкономическом уровне состоит в оценке влияния потенциальных потрясений на устойчивость финансовой системы и денежного рынка. На практике органы надзора или центральные банки реализуют это процесс на основе двух подходов:
1) фрагментарного подхода, позволяющего определить чувствительность субъектов финансового рынка к действию отдельных факторов риска (например к уровню адекватности капитала) и их влияние на основные макроэкономические показатели (уровень инфляции, прирост ВВП, изменение доходов бюджета);
2) интегрированного подхода, позволяющего осуществить анализ чувствительности финансового рынка к действию определенной совокупности факторов риска.
«Обычно при проведении стресс-теста оценивается изменение капитала финансового сектора, обусловленное конкретным макроэкономическим событием, например снижением обменного курса или ухудшением качества активов в результате экономического спада» [5, с. 288]. Например, для банковского сектора большое значение имеет оценка системного риска в результате несбалансированности межбанковских открытых позиций на основе так называемых межбанковских стресс-тестов, базирующаяся на предположении, что банкротство одного банка на основе «эффекта заражения» может повлечь за собой банкротство других банков. Рекомендации относительно проведения такого стресс-тестирования на основе практического использования в рамках Программ оценки финансового сектора состоят в тестировании отдельных банков в целях выявления учреждений с наибольшей вероятностью риска банкротства и выяснении возможности «заражения» других финансово-кредитных учреждений или банковской системы в целом [4, с. 162].
Накопленный опыт реализации Программ оценки финансового сектора подтверждает положительные результаты проведения макроэкономического стресс-тестирования. Авторы Рекомендаций по составлению и распространению индикаторов финансовой стабильности считают, что проведение стресс-тестов является инструментом, позволяющим в сочетании с индикаторами финансовой стабильности повысить их ценность [5, с. 6].
Проведенное исследование позволило определить, что на сегодняшний день наибольший практи-
финансы и кредит
33
Банк Зависимая переменная Независимые переменные Данные и оценка Макроэконометричес-кая модель Методология стресса Измерение последствий
Банк Англии Трансформация агрегированных ставок дефолта Темп роста ВВП, краткосрочные процентные ставки, доходность акций Линейные ре-грес-сии, квар-тальные данные по различным выборкам Макроэкономические сценарии для США, Британии и стран еврозоны Моделирование стоимости под риском на основе исторических спадов экономики Распределение активов, подверженных стрессам
Банк Италии Логическая трансформация отраслевых уровней дефолта для 8 отраслей Уровень дефолта предприятий, ин-фляция, ВВП, 3-месячные ставки, валютный курс, индекс акций Квартальные данные за 1990-2005 гг. Макроэкономическая ежеквартальная модель, учитывающая шоки для еврозоны, и модель МВФ Моделирование макроэкономического стресса на основе изменений ВВП и процентных ставок служит основой для модели УаЯ кредитного риска Уровень дефолтов и размера потерь при стрессе
Банк Японии Трансформация вероятности перехода рейтингов Рост ВВП, темпы инфляции, объем выданных кредитов, эффективный валютный курс, ставка по кредитам Данные по заемщикам банков для каждого класса рейтинга за 1985-2005 гг. Модель УаЯ с пятью переменными Прогнозы УаК-моделей для вариантов негативного шока ВВП с вероятностью 1 % и для негативного шока ВВП, исходя из условий кризиса 1997 г. Максимальные убытки в капитале при моделировании по методу Монте-Карло
Банк Испании Трансформация вероятности дефолтов Квартальный прирост ВВП, 3-месяч-ная про-центная ставка, спрэд по срокам, 6 отраслевых пе-ременных, 2 латентных фактора 10 отраслевых выборок по предприятиям и 2 выборки по домохозяйствам за 1984-2006 гг. Оценка УаК-модели для макроэкономических переменных и для скрытых факторов Искусственный шок (три стандартных отклонения) ВВП и переменной ставки Стрессовое распределение убытков по кредитам
Банк Нидерландов Трансформация вероятности дефолтов Реальный рост ВВП и срочный спрэд Две выборки за 1990-2004 гг. Модель центрального банка с учетом состояния мировой экономики генерирует переменные при начальном шоке для внешних факторов Отклонения макроэкономических переменных от базового сценария служат исходными данными для модели кредитного риска Стрессовые уровни дефолта и ожидаемых потерь
Бундес банк (Германия) Трансформация резервов по кредитам и рост кредитов Рост кредитов, рост ВВП, вариация краткосрочных процентных ставок Динамичная выборка данных, начиная с 1993 г. Модель банка, используемая для генерации прогнозов макроэкономических переменных Стрессовые значения макроэкономических переменных используют для прогноза их уровней после шока Распределение убытков по кредитам
ЕЦБ Ожидаемая частота дефолтов предприятий еврозоны Реальный ВВП, инфляция, курсы акций,обменный курс евро к доллару, краткосрочные процентные ставки Регрессионная модель медианы ожидаемой частоты дефолтов на основе квартальных данных за 1992-2005 гг. Сценарии, модели включают 7 переменных по 33 странам с группировкой по странам еврозоны Реакция на потрясение пяти стандартных отклонений одной из принимаемых в расчет макроэкономических переменных Стрессовое распределение убытков по кредитам
Банк Зависимая переменная Независимые переменные Данные и оценка Макроэконометричес-кая модель Методология стресса Измерение последствий
Банк Франции Логит-трансфор-мация вероятности перехода рейтингов Динамика ВВП, краткосрочные и долгосрочные процентные ставки Логит и пробит оценки на основе матрицы переходов и макроэкономических переменных Модель банка для макроэкономических прогнозов Результаты макромодели являются исходными данными для моделирования кредитного риска Платежеспо-соб-ность с учетом стресса рисковых активов и капитала
Банк Норвегии Показатель убытков по кредитам, вероятность банкротства Взвешенный на риск долг, цены на жилье, сроки, размер и показатели доходности, ликвидности и устойчивости предприятий Модель прогнозирования вероятности банкротства предприятий по данным цент-раль-ного банка за 1992-2002 гг. Сценарий с использованием модели для стресс-тестирования сравнивают с базовым сценарием Банка Норвегии. Модель составлена для пред-приятий и банков На основе изменений переменных модели определяют стрессовые значения вероятности дефолта, в том числе по отраслям Ожидаемые убытки, адекватность капитала для пяти самых больших банков Норвегии
Центральный банк Австрии Трансформация отраслевых ставок дефолта Реальный ВВП, промышленное производство, уровень безрабо-тицы, инвестиции, цена на нефть, процентные ставки Трансформация ставок дефолта для конкретной отрасли, независимая оценка 7 отраслей, квар-тальные данные за 1969-2007 гг. Моделирование распределения по факторам: макроэкономические переменные, процентные ставки, обменные курсы, индексы акций Факторы риска повышают на несколько процентных пунктов Стрессовая адекватность капитала и ожидаемые убытки; распределение убытков по кредитам
Риксбанк (Швеция) Экспозиция под дефолтом акцио-нерных компаний, промышленное производство, потребительские цены, процентные ставки Индексы промышленного производства и потребительских цен, номинальная 3-месячная процентная ставка Ежемесячные данные за 1997-2006 гг. Модель обеспечивает прогнозы и стресс-сценарии для трех макроэкономических переменных Модель используется для прогноза стрессового значения экспозиции в случае дефолта Моделирование распределения убытков по кредитам
Швейцарский Национальный банк Трансформация показателя резервов по кредитам Рост ВВП, уровень безработицы, 3-месячные про-цен-тные ставки, спрэд по корпо-ративным обли-гациям, показатели банков Статические и динамические оценки выборок за 1987-2004 гг. Трансформация показателя резервов по кредитам на основе модели начального шока одной из макроэкономических переменных с учетом исторических корреляций Макроэкономические переменные заменяют величинами, допущенными в сце-нариях стрессов. На основе начального шока одной из переменных с учетом исторических корреляций определяют изменения остальных переменных Резервы по кредитам
Банк Канады Логическая трансформация отраслевых уровней дефолта (6 нефинансовых отраслей и сектор домашних хозяйств) Темп роста ВВП, уровень безработицы, процентная ставка по среднесрочным кредитам предприятиям, отношение кредитов к ВВП Нелинейные регрессии на основе выборки за 1988— 2005 гг. Макроэкономическая модель Банка Канады по версии МВФ Макроэкономические переменные подвергают стрессам, рассчитывают уровни дефолта по отраслям и применяют к кредитным портфелям банков для получения распределения убытков. Результаты используют для оценки влияния на капитализацию банков Распределение ожидаемых и не-ожидаемых убытков портфеля, расчет влияния на адекватность капитала
ческий интерес представляет стресс-тестирование динамики уровня ликвидности финансово-кредитных учреждений и состояния денежного рынка. Кроме того, важную роль в процессе организации стресс-тестирования должны играть центральные банки или органы надзора, на которые возлагаются функции методологического и методического обеспечения стресс-тестирования путем подготовки определенных рекомендаций, разработки стресс-тестов системного характера, обоснования определенных пороговых значений отдельных показателей или коридоров их изменения.
Некоторые центральные банки уже начали работу по внедрению систем мониторинга рисков. Например, Центральный банк РФ ежемесячно проводит мониторинг ликвидности путем анализа показателей мгновенной и текущей ликвидности, а также части средств, размещенных банками на корреспондентских и депозитных счетах в Банке России и на корреспондентских счетах в кредитных учреждениях, в общей сумме банковских активов.
Таким образом, проведенное исследование позволило сделать вывод о необходимости дальнейшего развития методологии и практики стресс-тестирования деятельности финансово-кредитных учреждений в целях совершенствования управления рисками функционирования денежного рынка. Наиболее важными объектами стресс-тестирования должны быть кредитные, валютные риски и риски ликвидности. Актуальной остается задача разработки методологии расчета пороговых значений или определенного диапазона (коридора) изменения оцениваемых параметров, в пределах которых финансовый сектор и денежный рынок функционируют стабильно, а банковская система остается устойчивой.
Список литературы
1. Банковский надзор Национального банка Республики Казахстан. URL:http://www. Nationalbank. kz.
2. Информация об основных результатах анкетирования кредитных организаций по вопросам стресс-тестирования в 2007 г. URL:http://www. cbr. ru/search/print. asp?File=/analytics/bank_ system/stress_inf_07.htm.
3. Методические рекомендации по организации и функционированию систем риск-менеджмента в банках Украины: постановление правления Национального банка Украины от 02.08.2004 № 36. URL:http://www. bank. gov. ua.
4. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2006 г. М.: Центральный банк Российской Федерации. 2007. URL: http://www. cbr. ru.
5. Показатели финансовой устойчивости. Руководство по составлению / Международный валютный фонд. Вашингтон, 2007. 312 с.
6. Cihak M. Introduction to Applied Stress Testing. IMF. Working Paper. 2007. № 59. 74 p.
7. Foglia A. Stress Testing Credit Risk: A Survey of Authorities' Approaches // Questioni di Economia e Finanza (Occasional papers). BANCA D'lTALIA. 2008. № 37. P. 4-25.
8. Lopez J. Stress Tests: Useful Compiements to Financial Risk Model. URL:http://www. frbsf. org/ publications/ economics/ letter/ 2005/ el2005-14.html.
9. Sorge M. Stress-testing financial systems: an overview of current methodologies. BIS. Working Paper. № 165. 2004. 37 p.
Подписка eUBRARty.RII
Теперь 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.
