CC BY
119
Проблемы экономики и менеджмента
УДК 336:018
К.Г. Шумкова
канд. экон. наук, консультант, Московская бизнес-школа, НОУВПО «Московский технологический институт (ВТУ)»
ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА ДБ СБЕРБАНКА РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
Аннотация. Существующая методология, применяемая коммерческими банками России и Сбербанком Республики Казахстан подвержена немалым рискам в случае дефолта заемщика. Совершенствование подходов оценки кредитного риска на основе требований Базеля II позволяют снизить риски и дать более полную картину о бизнесе заемщика.
Ключевые слова: кредитный риск, критерии кредитоспособности заемщика, рекомендации Базельского комитета, карта рисков.
K.G. Shumkova, candidate of Economic Sciences, the adviser, Moscow institute of technology (WTU), Moscow business-schools
WAYS OF IMPROVEMENT OF THE ASSESSMENT OF CREDIT RISK SUBSIDIARY BANK OF THE SAVINGS BANK OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN
Abstract. The existing methodology applied by commercial banks of Russia and Sberbank of the Republic of Kazakhstan is subject to considerable risks in case of a default of the borrower. On the basis of requirements of Basel of II risks allow to reduce improvement of approaches of an assessment of credit risk and to give fuller picture about business of the borrower.
Keywords: credit risk, criteria of solvency of the borrower, recommendation of Basel committee, card
of risks.
Анализ существующей применяемой методологии
Риск присутствует в любой банковской операции. Банковский риск - это вероятность возникновения потерь в виде утраты активов, недополучения запланированных доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления банком финансовых операций [1]. Следовательно, для банковской деятельности важным является неизбежание риска вообще, что нереально, а предвидение и снижение его до минимального уровня.
Российские банки при оценке кредитного риска используют Положение № 254-П [3]. Существующее Положение предоставляет банкам возможность на основе внутренних методик оценить финансовое состояние заемщика и качества обслуживания долга. При этом Центральный банк контролирует только отдельные показатели, такие как: динамика рентабельности, чистых активов, дебиторской и кредиторской задолженности, уровень просроченной задолженности, реструктуризация, источники погашения кредита. Чем хуже финансовое положение и качество обслуживания долга, тем больше резерв.
Помимо этих двух критериев на оценку кредитного риска влияет обеспечение.
№ 2 (18) - 2013
73
Проблемы экономики и менеджмента
где:
Р - минимальный размер резерва, резерв, формируемый кредитной организацией;
РР - размер расчетного резерва;
K - коэффициент (индекс) категории качества обеспечения. Для обеспечения I категории i качества k_i (k_1) принимается равным единице (1,0). Для обеспечения II категории качества k_i (k_2) принимается равным 0,5;
Об - стоимость обеспечения соответствующей категории качества i (за вычетом предполагаемых расходов кредитной организации, связанных с реализацией обеспечения), в тысячах рублей;
Ср - величина основного долга по ссуде.
Обслуживание долги Фнн.поло- женпе Хорошее Среднее Неудов- летвори- тельное
Хорошее I II ш
китего- китего- китего-
рня рня рня
Среднее и hi IV
китего- китего- китего-
рня рня рня
Плохое hi IV V
китего- китего- китего-
рня рня рня
Ка тег opi ш к ач е ств а Сформпро-
винный резерв
I категория 0%
качества
II категория 1-20%
качества
Ш категория 21-50%
качества
IV категория 51-100%
качества
Y к атег opi ш 100 %
качества
Рисунок 1 - Порядок создания резервов по кредитным операциям на основе качества обслуживания долга и финансового положения заемщика
Таким образом, на решение о выдаче кредита влияю три основных критерия: квалификация заемщика, качество обслуживания долга и обеспечение.
В то же время при оценке кредитоспособности за гранью оценки кредитного риска остаются внешние и внутренние факторы: этап развития бизнеса, каналы сбыта, страновые и отраслевые риски, которые играют немаловажную роль на возможный дефолт заемщика, приводящий к невозможности выплаты по предоставленным кредитным средствам.
Оценим основные внешние и внутренние риски используемой модели кредитоспособности, используя стандарт FERMA, при этом каждому риску определим одинаковую вероятность.
Определим пороги ущерба, оцениваемого как малый, небольшой или большой.
Шкала по Текущей вероятности:
от 0 до 30% - НЕБОЛЬШАЯ
от 30% до 50% - СРЕДНИЙ
74
№ 2 (18) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
от 50% до 100% - ВЫСОКАЯ Шкала по Ущербу:
МАЛЫЙ - если учитываются и внешние и внутренние риски СРЕДНИЙ - если в модели не учитываются внешние риски (т.к. их влияние опосредовано на бизнес заемщика)
БОЛЬШОЙ - если в модели не учитываются внутренние риски (т.к. их влияние непосредственно и максимально на заемщика).
Рисунок 2 - Критерии кредитоспособности Заемщика
Таким образом, используемая коммерческими банками России модель кредитоспособности весьма рискованна, т.к. все риски находятся выше линии толерантности.
Таблица 1 - Формирование карты рисков
№ Наименование риска Описание риска Ущерб Ожидаемая вероятность, %
1 Отраслевой риск (внешний риск компании) Не учитывается отраслевая особенность бизнеса Средний 25
2 Маркетинговый (внутренний риск компании) Не учитывается продуктовая линейка, каналы сбыта и др. маркетинговые составляющие Высокий 25
3 Страновой риск (внешний риск компании) Не учитываются страновые риски средний 25
4 Бизнес риск (внутренний риск компании) Не определен этап развития бизнеса высокий 25
№ 2 (18) - 2013
75
Проблемы экономики и менеджмента
Пути совершенствования методологии оценки кредитного риска Дочерний Банк Акционерного Общества «Сбербанк России» республики Казахстан планирует постепенный переход к принципам Базельского соглашения к 2015 году на основании модели «Оливер Вайман». В соответствии с рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору финансовым организациям рекомендуется иметь собственную систему внутренних кредитных рейтингов (IRB - Internal Rating Based Approach)[2]. В основе новой методологии находятся такие компоненты, как: вероятность дефолта, оценка требований, доля потерь.
Ущерб, тыс. руб.
Рисунок 3 - Формирование карты рисков
вероятность дефолта (PD - Probability of Default)
вероятность, которая выставляется согласно присвоенному рейтингу и результату финансовой деятельности
размер требовагаи! (EAD - Exposure at Default)
сумма, которая подвергается кредитному риску'
Доля потерь в случае дефолта (LGD -Loss Given Default)
оценка доли EAD, которая будет потеряна в случае дефолта
Рисунок 4 - Элементы оценки кредитного риска модели «Оливер Вайман»
76
№ 2 (18) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
Рассмотрим более подробно каждый этап.
I этап - Оценка квалификации Заемщика (PD) - вероятности дефолта Рассмотрение кредитной заявки начинается с присвоения рейтинга потенциальному заемщику. Риск заемщика характеризуется рейтингом, рассчитанным с использованием Модели оценки вероятности дефолта (рейтинговой модели), состоящей из 26 уровней рейтинга и представляет собой таблицу соответствия кредитных рейтингов и значений вероятности дефолта, включая значения максимума, минимума и средней вероятности дефолта по каждому рейтингу. Сегменты выделены исходя из таких особенностей, как вид деятельности, источник доходов, структура бизнеса. Осуществляется расчет рейтинга на контрагента, согласно разработанных моделей оценки кредитного риска, оценки вероятности дефолта контрагента (PD) для сегмента Корпоративные клиенты. Таблица 2 - Соответствие шкалы рейтингов Сбербанка рейтингам S&P, Moody’s, Fitch
Вероятность дефолта Единая шкала Сбербанка S&P Moody's Fitch
0,010% 1 AAA Aaa AAA
0,014% 1 AA+ Aa1 AA+
0,020% 2 AA Aa2 AA
0,030% 2 AA- Aa3 AA-
0,040% 3 A+ A1 A+
0,070% 4 A A2 A
0,100% 4 A- A3 A-
0,189% 5 BBB+ Baa1 BBB+
0,316% 6 BBB Baa2 BBB
0,431% 7 BBB- Baa3 BBB-
0,712% 9 BB+ Ba1 BB+
1,179% 11 BB Ba2 BB
1,950% 13 BB- Ba3 BB-
3,227% 15 B+ B1 B+
6,867% 18 B B2 B
14,616% 21 B- B3 B-
24,182% 23 CCC Caa CCC
31,105% 24 CC Ca CC
40,010% 25 C C C
100,000% 26 D D D
Наилучшему уровню рейтинга 1 соответствует вероятность дефолта, равная 0,01%, наихудшему уровню рейтинга 26-100% вероятности дефолта. Распределение значений вероятности дефолта по рейтинговой шкале носит экспоненциальный характер. Рейтинговой шкале, каждого уровня рейтинга сопоставлены диапазоны значений вероятности дефолта и определены средние значения для данных диапазонов. Рейтинговая шкала применяется Банком в целом по кредитному портфелю и является условно
№ 2 (18) - 2013
77
Проблемы экономики и менеджмента
сопоставимой с рейтингами, присваиваемыми рейтинговыми агентствами (S&P, Moody’s, Fitch). Соответствие анализа проводимого международными рейтинговыми агентствами и внутренними рейтингами Банка представлено в таблице 2.
Кредитные рейтинги и расчет ожидаемых потерь присвоены на основе анализа частот дефолтов компаний со сходными показателями деятельности.
• А, АА, ААА
• BBB
• BB
• B
• CCC
Ниже приведем пояснения рейтинговых групп.
Исключительная и высокая способность к исполнению финансовых обязательств.
Достаточная способность к исполнению финансовых обязательств, но более высокая чувствительность к неблагоприятным деловым, финансовым и экономическим условиям на длительном промежутке времени.
Вне опасности в краткосрочной перспективе, но имеется существенная неопределенность, связанная с чувствительностью по отношению к неблагоприятным деловым, финансовым и экономическим условиям.
Более высокая уязвимость при наличии неблагоприятных деловых, финансовых и экономических условий, однако в настоящее время имеется возможность исполнения финансовых обязательств.
В настоящее время существует значительный риск невыполнения
Анализируя метод расчета вероятности дефолта, можно выделить две составляющие его расчета:
1) Вычисление базового PD состоит из расчета финансовых соотношений xl, х2, х7 по данным квартальных отчетов о деятельности заемщика за последний год.
xl = логарифм годовой выручки;
х2 = операционная маржа = операционная прибыль/годовая выручка;
хЗ = доходность активов = операционная прибыль/активы;
х4 = покрытие процентов = операционная прибыль/проценты за кредиты;
х5 = структура капитала = собственный капитал/активы;
х6 = покрытие обязательств = свободные денежные средства/обязательства;
х7 = ликвидность = краткосрочные активы/обязательства.
2) Расчет поправки к значению базового PD по экспертной оценке состоит в качественной оценке заемщика, осуществляемой опытным экспертом банка, что необходимо для исправления неполной объективности и учета дополнительных факторов, недостающих в базовой формуле. Эксперт отвечает на обширный ряд вопросов касательно бизнеса предприятия-заемщика. Эксперт присваивает каждому вопросу определенный балл от 0 до 20 в зависимости от качества, затем эти баллы суммируются с определенными весами. На общий балл заемщика влияют качественные и финансовые показатели.
К качественным показателям относят:
78
№ 2 (18) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
• отрасль,
• конкурентная позиция,
• собственность,
• менеджмент;
• дополнительные факторы.
А к финансовым показателям:
• прибыльность,
• ликвидность и платежеспособность,
• оборачиваемость и расчеты,
• структура капитала.
Таким образом, представлена структура разделов оценки поправочного коэффициента, охватывающая среднего масштаба производственные и торговые предприятия.
Формула (1) для вычисления среднегодовой вероятности дефолта выглядит следующим образом:
PD=F (х, а) (1)
Полученный рейтинг определяет категорию риска контрагента в соответствии с таблицей 3.
Таблица 3 - Соответствие категорий риска и рейтингов
Категория риска контрагента Рейтинг
Низкая 1 - 11
Средняя 12 - 16
Высокая 17 - 26
Категория риска контрагента - это одна из трех категорий: низкий риск, средний риск, высокий риск, который определяется на основании рассчитанного рейтинга заемщика по модели PD.
II Этап - определение суммы, которая подвергается кредитному риску (EAD -Exposure at Default)
Следующий параметр риска, применяемый при расчете PD, это объем средств под риском в случае дефолта (EAD - общий объем обязательств заемщика перед банком не обеспеченных залогом). Эта величина показывает, какая сумма будет подвержена риску в случае выдачи кредита. При расчете EAD необходимо учитываются следующие характеристики, которые получают из банковской системы либо из условий заявки (если контрагент имеет обязательства на дату рассмотрения заявки):
1. Вид кредитного продукта
2. Срок кредитного договора
3. Срок до окончания договора
4. Сумма договора
5. Обеспечение
№ 2 (18) - 2013
79
Проблемы экономики и менеджмента
EAD = Позиция + CCF * Лимит - Позиция - Коррекция (2)
где:
Позиция - задолженность по кредитному договору;
Лимит - максимальная сумма задолженности;
Коррекция - учет обеспечения;
CCF - Credit Conversion Factor (фактор кредитной конверсии), отвечающий за использование неосвоенной части лимита, который определяется первыми четырьмя характеристиками сделки.
Рассмотрим составляющие этого элемента.
• CCF сильно зависит от кредитной политики банка. По обычному кредиту с погашением основной суммы долга в конце срока CCF=1.
• в соответствии с рекомендациями Базельского комитета коррекция EAD может производиться только на высококачественное, высоколиквидное приемлемое обеспечение. Такое обеспечение может быть легко реализовано, за счет чего удается достаточно быстро вернуть часть суммы кредита (или даже весь кредит, если он был полностью покрыт таким залогом).
III Этап- Определение уровня потерь при дефолте LGD
Уровень потерь при дефолте (LGD - доля суммы, подверженной кредитному риску, которая может быть просрочена (не погашена) в случае дефолта заемщика).
Данный показатель рассчитывается отношением утраченной в результате дефолта задолженности к совокупной величине задолженности на момент дефолта по требованию Банка (выражается в долях или процентах).
IV Этап - Структурирование сделки
Следующий этап проверка параметров сделки соответствия требованиям «стандартная» или «нестандартная».
В таблице 4 приведены параметры, при которых сделка считается «стандартной».
Таблица 4 - Па раметры, при которых сделка считается «стандартной»
Продукт/категория риска контрагента Унифицированные продукты Структурированные продукты
I пороговое значение II пороговое значение I пороговое значение II пороговое значение
низкий риск не применимо 5 лет не применимо 10 лет
средний риск 3 года 5 лет 7 лет 10 лет
высокий риск 3 года 5 лет 7 лет 10 лет
На классификацию сделки «стандартная»/«нестандартная» влияют стоп-факторы выявленные в ходе анализа заемщика, значение показателя уровень ожидаемых потерь по сделке (EL) или пороговые значения сроков кредитования.
80
№ 2 (18) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
Таблица 5 - Параметры «нестандартности» сделок
Тип нестандартности Описание
Высокий уровень ожидаемых потерь по сделке EL по Сделке превышает максимально допустимое значение.
Наличие «простых» стопфакторов 1) Срок регистрации заемщика менее 6 месяцев. 2) Отсутствие деятельности у заемщика в анализируемом периоде.
Изменения типовой формы договора Внесение изменений в типовую форму договора.
Наличие «сложных» стопфакторов 1) Отсутствие соответствующей лицензии или срок действия лицензии заканчивается раньше окончания срока кредита, для клиентов, чья основная деятельность является лицензируемой. 2) Неудовлетворительные результаты анализа финансового состояния заемщика (стабильная убыточность текущей деятельности заемщика; отрицательная величина собственного капитала на отчетную дату). 3) Просроченная задолженность заемщика/созаемщика (в т.ч. конечного бенефициара, акционеров/участников заемщика) перед Банком или другими банками. 4) Нахождение заемщика/созаемщика в состоянии судебного процесса по признанию его банкротом. 5) Займы заемщика обеспечены акциями, эмитентом которых является Банк, займы на покупку данных акций.
Нестандартные ставки, платежи и комиссии 1) Процентная ставка, ниже минимальной. 2) Платежи и комиссии, отличаются от установленных Банком.
Прочие несоответствия ВНД Банка 1) Нарушение существующих ограничений по целям кредитования, группе заемщиков, режимам и валюте кредитования, требованиям к обеспечению, порядка взимания платежей и комиссий, а так же другие несоответствия ВНД Банка в том числе, в части технологий предоставления/сопровождения кредит-ных продуктов. 2) Иные несоответствия в части обеспечения (например, несоответствие объема, структуры обеспечения), сроков кредитования, а также наличие стоп-факторов, предусмотренных ВНД Банка по отдельным кредитным продуктам.
Нестандартные сроки кредитования Сроки кредитования для унифицированных и структурированных продуктов превышают I пороговое значение из Таблицы 3. Сроки кредитования для унифицированных и структурированных продуктов превышают II пороговое значение из Таблицы 3. Сроки кредитования для унифицированных и структурированных продуктов превышают II пороговое значение из Таблицы 3, определяющих условия по кредитному продукту, не установлены более длительные сроки кредитования.
Расчет параметра EL осуществляется по следующей формуле:
EL = PD х LGD < 10% (3)
где:
№ 2 (18) - 2013
81
Проблемы экономики и менеджмента
PD - вероятность дефолта, соответствующая рейтингу заемщика/проекта.
LGD - уровень потерь при дефолте.
В таблице 5 приведены параметры «нестандартности» сделок.
Параметры нестандартности влияют на уровень рассмотрения/утверждения сделки при превышении пороговых значений, таким образом, определяется профиль риска уполномоченного коллегиального органа/территориального, который в свою очередь будет соответствовать категории риска заявки.
V Этап - оценка сделки
На данном этапе определяется категория риска заявки, которая отражает величину риска сделки, описанной в заявке. Категория риска заявки определяется в зависимости от категории риска контрагента (заемщика/группы) и величины запрашиваемого лимита на заемщика и запрашиваемых параметров сделки. Чем выше категория риска контрагента и величина лимита, тем выше категория риска заявки. Категория риска заявки определяется в соответствии с Матрицей категорий риска заявки таблица 6.
Таблица 6 - Матрица Категорий риска заявки
Категория риска заявки Совокупный лимит на заемщика/ГСЗ с учетом рассматриваемой сделки в зависимости от категории риска контрагента (млн. тенге)
Низкий риск Средний риск Высокий риск
12 Более 9306 Более 8460 Более 5358
11 5687-9306 5170-8460 3290-5358
10 3102-5687 2820-5170 1786-3290
9 1551-3102 1410-2820 893-1786
8 776-1551 705-1410 447-893
7 414-776 376-705 240-447
6 207-414 188-376 118-240
5 113-207 94-188 47-118
4 56-113 47-94 24-47
3 28-56 24-47 12-24
2 6-28 5-24 2-12
1 0-6 0-5 0-2
Таким образом, на категорию риска заявки влияют:
• качественные характеристики заемщика;
• оценка бизнеса;
• лимит кредитования;
• сроки кредитования.
Оценим риски новой методологии, используя стандарт FERMA.
Определим пороги ущерба, оцениваемого как малый, небольшой или большой.
Шкала по Текущей вероятности: от 0 до 30% - НЕБОЛЬШАЯ
82
№ 2 (18) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
от 30% до 50% - СРЕДНИЙ от 50% до 100% - ВЫСОКАЯ Шкала по Ущербу:
МАЛЫЙ - если учитываются и внешние и внутренние риски СРЕДНИЙ - если в модели не учитываются внешние риски (т.к. их влияние опосредовано на бизнес заемщика)
БОЛЬШОЙ - если в модели не учитываются внутренние риски (т.к. их влияние непосредственно и максимально на заемщика)
Таблица 7 - Формирование карты рисков
№ Наименование риска Описание риска Ущерб Ожидаемая вероятность, %
1 Отраслевой риск (внешний риск компании) Учитывается при расчете поправки PD Низкий 25
2 Маркетинговый (внутренний риск компании) Не учитывается Высокий 25
3 Страновой риск (внешний риск компании) Не учитывается Средний 25
4 Бизнес риск (внутренний риск компании) Учитывается при расчете поправки PD Низкий 25
4
Небольшая
Вероятность, %
Средняя
Линия
толерантности
Высокая
-------------------------------------------->
Малый Средний Большой
Ущерб, тыс.
руб-
Рисунок 5 - Формирование карты рисков
Таким образом, использование новой модели оценки кредитоспособности сни-
№ 2 (18) - 2013
83
Проблемы экономики и менеджмента
жает риски получения банком ущерба (выше линии толерантности оказываются только два риска).
Классификация заемщиков по внутренним кредитным рейтингам позволяет ввести формализованную технологию оценки кредитного риска на всех этапах кредитования (как при первичном анализе кредитной заявки, так и при текущем мониторинге кредита). Рейтинговая система достаточно гибкая и объективная, она позволяет принимать в расчет не только цифровые показатели деятельности классифицируемого контрагента, но и информацию о его бизнесе, не выраженную в количественных показателях.
Список литературы:
1. Вальравен К.Д. Риски в коммерческом банке. - 2-е изд. - М.: Ин-т экон. развития Мирового банка, 1997.
2. Документы Базельского комитета по банковскому надзору [Электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.bis.org
3. Положение Банка России от 26 марта 2004 г. № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»
4. Роуз Питер С. Банковский менеджмент: пер. с англ. с 3-го изд. - М.: Дело Лтд, 2003. - 563 с.
5. Создание интегрированного риск-менеджмента Группы Сбербанк, основанного на принципах Базельского соглашения. Сбербанк, 2011.
List of references:
1. Valraven K.D. Risks in commercial bank. - 2nd edition. - Moscow: Institute of economic development of World bank, 1997.
2. Documents of Basel committee on bank supervision [An electronic resource]. - Access mode http://www.bis.org
3. Position of Bank of Russia of March 26, 2004 № 254-P «About an order of formation by the credit organizations of reserves on possible losses according to loans, on the debt loan and equated to it»
4. Rose Peter S. Bank management: the Lane with English from the 3rd prod. - M.: Ltd. business, 2003.
- 563 p.
5. Creation integrated risk - Group management the Sberbank, the Basel agreement based on the principles. Savings Bank, 2011.
84
№ 2 (18) - 2013
