CC BY
197
Риск-менеджмент
Удк 336.719
риск-ориентированный подход к формированию кредитного портфеля коммерческого банка: инновационный аспект
В. В. МАНУЙЛЕНКО, доктор экономических наук, доцент кафедры экономики и финансов Е-mail: vika-mv@mail. ru Северо-Кавказский гуманитарно-технический институт
В статье обосновывается необходимость развития риск-ориентированного подхода к формированию кредитного портфеля коммерческого банка. Рассматривается действующая национальная регулятивная модель формирования кредитного портфеля, выявляется степень ее соответствия современным условиям развития, систематизируются недостатки. Определяется возможность перехода от регулятивной к риск-ориентированной модели формирования кредитного портфеля, носящей инновационный характер.
Ключевые слова: риск-ориентированный подход, регулятивный подход, кредитный портфель, ожидаемые потери, инновационный характер, кредитный риск.
Актуальность исследования. Изменение экономических условий функционирования коммерческих банков требует активизации эффективных инструментов совершенствования системы формирования кредитного портфеля. От правильного формирования кредитного портфеля зависит достаточность средств для поддержания:
- необходимого уровня ликвидности;
- финансовой устойчивости;
- надежности коммерческого банка.
Для решения задач адаптации в условиях нестабильности необходимо дальнейшее развитие механизма формирования и оптимизации кредитных портфелей коммерческих банков, обеспечивающего учет факторов риска и проведение взвешенной кредитной политики. Это предполагает развитие риск-ориентированного подхода к формированию кредитного портфеля.
теоретический аспект исследуемой проблемы. Эффективность формирования кредитного портфеля в первую очередь определяется правильной интерпретацией его сущности. Отечественные ученые дают различные трактовки понятия «кредитный портфель».
С точки зрения организаций, осуществляющих банковский надзор и аудит, кредитный портфель банка - это остатки средств по балансовым счетам по краткосрочным, долгосрочным и просроченным кредитам. Его качественными характеристиками являются оценки обеспечения банком возвратности кредитов и сокращения размера кредитных рисков, т. е. невозврата суммы основного долга по кредиту и процентов по нему.
В нормативных документах Банка России, регламентирующих отдельные стороны формирования кредитного портфеля, представлен структурный
подход к его определению. В него включаются: ссудный сегмент и различные другие требования банка кредитного характера:
- размещенные депозиты:
- межбанковские кредиты;
- требования на получение (возврат) долговых ценных бумаг, акций и векселей;
- учтенные векселя;
- факторинг;
- требования по приобретенным по сделке правам, на вторичном рынке закладным, по сделкам продажи (покупки) активов с отсрочкой платежа (поставки), оплаченным аккредитивам, операциям финансовой аренды (лизинга), возврату денежных средств, если приобретенные ценные бумаги и другие финансовые активы являются некотируемыми или не обращаются на организованном рынке.
Экономист Ю. С. Масленченков определяет кредитный портфель как совокупность требований банка по кредитам, которые классифицированы по критериям, связанным с различными факторами кредитного риска или способам защиты от него.
Как считает Г. С. Панова, кредитный портфель -это величина мобилизованных средств в виде кредитов, выданных торгово-промышленным организациям, финансово-кредитным учреждениям, частным лицам, за минусом резерва ликвидности.
Эксперты в этой сфере Э. Рид, Р. Коттер узко характеризуют кредитный портфель, рассматривая его только как ссуды клиентам.
Таким образом, большинство исследователей определяют кредитный портфель как совокупность (набор) различных кредитных инструментов (различных видов ссуд).
В современных экономических условиях, на взгляд автора, следует интерпретировать кредитный портфель как открытую систему кредитов, имеющих целевое назначение для каждого из субъекта финансового рынка:
- владельцев;
- менеджмента;
- персонала;
- клиентов;
- контрагентов;
- государства;
- Банка России.
Это кредиты, обладающие параметрами риска (основной), доходности, за вычетом резерва ликвидности.
Следует отметить, что согласование частных целей и интересов каждого из субъектов финансового рынка представляет собой сложную, многофакторную задачу координации, взаимоувязки целей путем достижения договоренности, компромисса между заинтересованными сторонами. Она должна решаться в системе формирования кредитного портфеля. Также в системе формирования кредитного портфеля необходимо обеспечение эффективного соотношения между риском и доходностью при сохранении определенного уровня ликвидных ссуд.
Итак, сущность кредитного портфеля банка находит свое специфическое выражение применительно к системе его формирования.
Систему формирования кредитного портфеля можно идентифицировать:
- по степени сложности - сложная;
- с точки зрения изменчивости свойств - динамическая;
- по взаимодействию с внешней средой - открытая (имеет ограничения при регулятивном подходе, устанавливаемые Банком России);
- с точки зрения характера поведения - с управлением (реализуется процесс целеполагания и целеосуществления);
- по длительности существования - постоянная.
Сложность определяется:
- многомерностью;
- многообразием связей;
- неоднородностью составляющих элементов;
- структурным разнообразием.
Это вызывает различие элементов системы, их взаимосвязей, тенденций, изменений.
Динамичность обусловлена тем, что под воздействием быстроменяющихся факторов внешней среды:
- происходят изменения в оценке;
- увеличиваются и углубляются связи рассматриваемой системы со средой макро-, мезоуровня, внешними по отношению к ней системами.
Это также свидетельствует об ее открытости.
Внутренняя целостность достигается единством:
- сфер применения;
- цели, обеспечивающей упорядоченность действий;
- принципов построения.
Между элементами существует тесная взаимосвязь и взаимозависимость:
- они должны быть неразделимы;
- они должны усиливать друг друга.
Качество системы характеризует ее развитие.
Следует подчеркнуть, что система формирования кредитного портфеля функционирует в условиях существенной неопределенности и воздействия среды на нее, что обусловливает случайный характер изменения ее показателей.
Важную роль в формировании кредитного портфеля имеет ресурсная база. Это требует соблюдения соответствия между пассивными и активными операциями по срокам их осуществления. Особое значение придается величине собственного капитала. Во многих странах устанавливается соотношение объемов выданных кредитов и собственного капитала:
- США - не более 10 раз;
- Франция - 75 %;
- Германия - не более 18 раз, а самый крупный кредит не должен превышать 75 % собственного капитала банка.
Известно, что с позиции достаточности собственного капитала выделяют регулятивную и экономическую концепции [3]. Соответственно при формировании кредитного портфеля необходимо различать:
- регулятивный подход;
- риск-ориентированный подход.
Характеристика действующего регулятивного подхода к формированию кредитного портфеля коммерческого банка. Банк России определил единые способы регулирования кредитного риска только в части резервирования и постоянно их совершенствует. В российских банках ожидаемые потери рассчитываются на основании нормативов отчисле-
Развернутое определение
ний по группам риска, отражающих в свою очередь представление о вероятности невозврата ссуд.
Согласно нормативным документам Банка России, резерв формируется кредитной организацией при обесценении ссуды (ссуд), т. е. при потере ссудой стоимости вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде перед кредитной организацией. Величина потери ссудой стоимости определяется как разность между балансовой стоимостью ссуды: остатком задолженности по ссуде, отраженным по счетам бухгалтерского учета, и ее справедливой стоимостью на момент оценки. Очевидно, что первым критерием классификации ссуд является обеспечение возвратности ссуд.
Для российской банковской системы модель ожидаемых потерь имеет смешанный характер. Согласно положению Банка России от 26.03.2004 № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», для определения расчетного резерва в связи с действием факторов кредитного риска финансовое положение (показывает ожидаемые потери), обслуживание долга (фактически понесенные убытки) на основании профессионального суждения (за исключением ссуд, сгруппированных в портфель однородных кредитов) ссуды классифицируются в одну из пяти категорий качества, определяемых уровнем вероятных потерь [6] (табл. 1).
Таблица 1
категорий качества ссуды
Качественная характеристика состояния заемщика Финансовое положение заемщика Обслуживание долга
Хорошее Среднее Плохое
Хорошее Хорошее Стандартная -I категория качества Нестандартная -II категория качества Сомнительная -III категория качества
Среднее Нестандартная -II категория качества Сомнительная -III категория качества Проблемная -IV категория качества
Плохое Сомнительная -III категория качества Проблемная -IV категория качества Безнадежная -V категория качества
Среднее Хорошее Нестандартная -II категория качества Сомнительная -III категория качества Проблемная -IV категория качества
Среднее Сомнительная -III категория качества Проблемная -IV категория качества Безнадежная -V категория качества
Плохое Проблемная -IV категория качества Безнадежная -V категория качества Безнадежная -V категория качества
Плохое Хорошее Сомнительная -III категория качества Проблемная -IV категория качества Безнадежная -V категория качества
Среднее Проблемная -IV категория качества Безнадежная -V категория качества Безнадежная -V категория качества
Плохое Безнадежная -V категория качества Безнадежная -V категория качества Безнадежная -V категория качества
Однако российской модели ожидаемых потерь присущи следующие недостатки:
- неравнозначность оценки категорий качества кредита - совпадение разных по экономическому содержанию ситуаций приводит к присвоению кредитам одинакового уровня риска;
- неравенство между критериями финансового положения и обслуживания долга: по третьей категории качества - хорошее финансовое положение, но плохое обслуживание долга; плохое финансовое положение, но хорошее обслуживание долга.
Банк России именно введением положения от 26.03.2004 «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» расширил классификационные группы проблемных ссуд.
Отметим, что первоначально согласно инструкции Банка России от 30.06.1997 N° 62-А «О порядке формирования кредитными организациями резерва на возможные потери по ссудам» нормативы отчислений регламентировались:
- стандартные - 1 %,
- нестандартные - 20 %;
- сомнительные - 50 %;
- безнадежные - 100 %.
Но международный опыт свидетельствует, что процесс резервирования должен отражать экономическую гибкость, выражающуюся в профессиональном суждении. Это в отдельных аспектах находит отражение в положении Банка России от 26.03.2004 № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» и положении Банка России от 20.03.2006 № 283-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери» [6].
Итак, с марта 2004 г. присвоение категории качества того или иного актива при создании резервов реализуется на основании профессионального суждения. Профессиональное суждение предусматривает отражение во внутренних документах коммерческого банка методологии оценки кредитного риска, включающей:
- описание последовательных этапов ее проведения;
- соответствующий инструментарий.
То есть при формировании резервов банкам предоставляется больше свободы и субъективности по
отношению к оценке кредитного риска. Применение профессионального суждения является одним из перспективных направлений пруденциального регулирования, поскольку основывается не столько на мнении регулятора, сколько на суждении самой кредитной организации об уровне риска. Однако необходимо учитывать, что российские нормативные документы не уделяют должного внимания профессиональному суждению. Закрепление на законодательном уровне понятия «профессиональное суждение» позволит повысить качество оценки и, соответственно, эффективность управленческого решения.
Вместе с тем отсутствует четко выраженный механизм формирования и применения мотивированного суждения при определении категории качества ссуды, поскольку не раскрывается содержание «иных существенных факторов», подлежащих учету. Необходимо однозначно определить трактуемый официальный (нормативный либо законодательный) статус такого суждения.
Следовательно, в национальной банковской системе имеются реальные предпосылки развития риск-ориентированного подхода к формированию кредитного портфеля.
Характеризуя регулятивный подход, отметим, что в его рамках все ожидаемые потери должны компенсироваться за счет маржи (надбавки к рыночной процентной ставке) или резервов на возможные потери. В идеальном случае величина ожидаемых потерь обязана совпадать с величиной созданных под них резервов. При их создании из суммы ожидаемых потерь следует исключить ту ее часть, которая компенсируется увеличением процентной ставки. В противном случае имеет место двойное страхование одного и того же риска.
К неожиданным потерям относятся лишь те, которые превышают ожидаемый для данных условий уровень, предусматриваемый ценой банковской услуги и создаваемыми резервами на возможные потери. То есть банк, предвидя определенную рискованность своих операций, страхует себя от потерь:
- в первую очередь - ценой операции;
- во вторую очередь - формированием резерва на возможные потери по данным операциям (создает провизии);
- в последнюю очередь - экономическим капиталом.
Следует подчеркнуть, что регулятивный подход ограничивает число критериев оценки качества ссуд.
Исходя из рекомендаций Банка России, в настоящее время применяется два главных критерия:
- степень обеспеченности возврата ссуды;
- фактическое состояние с погашением ранее выданных ссуд.
Наряду с этим отсутствуют методики анализа динамики структуры кредитного портфеля и денежного потока и единый подход к оценке кредитного риска на основе системы коэффициентов.
Одним из элементов, формирующих регулятивный подход, является установление Банком России экономических нормативов, регулирующих кредитную деятельность банков:
- максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков;
- максимальный размер крупных кредитных рисков;
- максимальный размер кредитов, банковских гарантий и поручительств, предоставленных кредитной организацией своим участникам (акционерам, пайщикам) и инсайдерам [5].
Эти нормативы направлены:
- на регулирование объемов выданных кредитов в отношении отдельных категорий заемщиков, от которых зависят принимаемые решения по кредитованию;
- на регулирование размеров одного выдаваемого кредита;
- на обеспечение диверсификации кредитов, выдаваемых банками.
Практическая деятельность коммерческих банков в области кредитования должна основываться на строгой кредитной культуре. Под ней подразумеваются взгляды, философия, организация и процедуры (политика), относящиеся к процессу кредитования в банке. Рассмотрим, как это происходит на практике.
В качестве объекта исследования выбрана ведущая кредитная организация Ставропольского края - ОАО «Ставропольпромстройбанк». В нем, как и во всех российских банках, принятая модель ожидаемых потерь регулярно пересматривается и отвечает требованиям Банка России.
В структуре портфеля Ставропольпромстрой-банка в 2009-2010 гг. существенный удельный вес занимали безнадежные ссуды - более 20,0 %. В целом здесь превалировали стандартные ссуды, но с понижающей тенденцией (на 01.01.2011) (табл. 2).
Анализ свидетельствует, что российские кредитные организации используют стандартные подходы
Таблица 2
Характеристика кредитного портфеля ставропольпромстройбанка
рейтинговая группа Абсолютная структура, %
по категориям заемщиков величина, тыс. руб.
01.01.2005
Ссуды, всего 993 633 100
Стандартные 781 909 78,7
Не стандартные 151317 15,2
Сомнительные 44 260 4,5
Проблемные 3 152 0,3
Безнадежные 12 995 1,3
01.01.2006
Ссуды, всего 1 639 345 100
Стандартные 1 295 715 79,0
Не стандартные 270 504 16,5
Сомнительные 26 145 1,6
Проблемные 7 565 0,5
Безнадежные 39 416 2,4
01.01.2007
Ссуды, всего 2 160 783 100
Стандартные 1 772 731 82,0
Не стандартные 279 275 12,9
Сомнительные 61 210 2,8
Проблемные 13 876 0,6
Безнадежные 33 691 1,7
01.01.2008
Ссуды, всего 2 642 982 100
Стандартные 2 103 717 79,6
Не стандартные 356 652 13,5
Сомнительные 79 557 3,0
Проблемные 16 236 0,6
Безнадежные 86 820 3,3
01.01.2009
Ссуды, всего 3 487 800 100
Стандартные 2 534 761 72,7
Не стандартные 366 644 10,5
Сомнительные 204 987 5,9
Проблемные 174 036 5,0
Безнадежные 207 372 5,9
01.01.2010
Ссуды, всего 3 836 225 100
Стандартные 2 684 600 70,0
Не стандартные 136 232 3,6
Сомнительные 141 405 3,7
Проблемные 77 487 2,0
Безнадежные 796 501 20,7
01.01.2011
Ссуды, всего 4 381 653 100
Стандартные 2 967 898 67,7
Не стандартные 325 048 7,4
Сомнительные 140 987 3,2
Проблемные 70 967 1,6
Безнадежные 876 753 20,1
к определению расчетного резерва, представленные экспертными и эконометрическими моделями. Это позволяет выявить специфические для каждого сегмента рынка факторы, отделяющие хороших заемщиков от плохих. Впоследствии эти факторы взвешиваются, комбинируются. В итоге формируется основа для последующего анализа. Состояние заемщика оценивается системой показателей путем сравнения, как этого требует национальный регулятор, с отраслевыми коэффициентами, учитывая при этом степень обеспечения по кредиту. Затем определяется интегральный показатель.
Процесс его присвоения, как правило, различается у отдельных категорий заемщиков. В каждом банке устанавливается собственная процедура анализа, отражающая опыт персонала, типы кредитующихся клиентов, организуется оперативный контроль за уровнем дефолта в целом и по отдельным точкам продаж. Каждому классу кредитоспособности соответствуют расплывчатые определения уровня кредитного риска - «хорошее», «среднее», «плохое». Как считают специалисты агентства Standard & Poor's, объемы просроченных ссуд по российской методике не показывают глубины потенциальных проблем, с которыми могут столкнуться национальные банки при экономическом спаде.
Так, в Ставропольпромстройбанке присвоение интегрального показателя кредитоспособности заемщику производится на основе 100-балльной оценки, по результатам комплексного и экспертного анализа:
- если показатель составляет 30 баллов и выше, то финансовое состояние оценивается как хорошее;
- от 10 до 30 баллов - среднее;
- ниже 10 баллов - плохое;
- при наступлении просрочки погашения задолженности свыше 30 дней вне зависимости от расчетного количества баллов рейтинг 0 - дефолт.
Широкий балльный диапазон свидетельствует, что Ставропольпромстройбанк имеет неэффективную систему градации, не позволяющую точно отличать надежных заемщиков от проблемных. Количественная оценка финансового состояния только при необходимости корректируется на результаты экспертного анализа и включает ограниченный набор факторов, оценка видов деятельности отдельно не проводится.
Вместе с тем методика не включает показатели обслуживания долга и долговой нагрузки, не учи-
тывает влияние макроэкономического окружения [2]. Отрицательно характеризует методику и то, что в банках при количественной оценке параметров кредитного риска элемент экспертного суждения превалирует над математическими, статистическими методами.
Динамика резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, определяемая по регулятивному подходу, представлена в табл. 3.
Интерпретация риск-ориентированного подхода к формированию кредитного портфеля. Увеличивающаяся в современных условиях сложность и комплексность банковского бизнеса, растущий спектр и уровень рисков требуют от национальных органов надзора изменения направления банковского регулирования в сторону увеличения его объективности, точности, приспособляемости к конкретным условиям функционирования банка. Один из аспектов этого находит отражение в риск-ориентированном подходе к формированию кредитного портфеля.
Среди всей совокупности банковских рисков целесообразно выделить в первую очередь следующие группы рисков, влияющих на состав и структуру кредитного портфеля:
1) риск контрагентов;
2) позиционные риски;
3) операционные риски.
Риски контрагентов характеризуют зависимость банка от финансового состояния и поведения его клиентов или их определенных групп. Риски контрагентов делятся на две группы:
- кредитный риск;
- риск зависимости от требований клиентов или их группы.
Позиционные риски обусловлены:
- реальными (потенциальными) потерями, вызванными несогласованностью активов и пассивов банка по валюте, срокам выполнения обязательств;
- ошибками в прогнозировании динамики доходности и стоимости различных финансовых инструментов, приводящими к неэффективным решениям о размещении и привлечении ресурсов.
Эти риски зависят прежде всего от конъюнктуры финансовых рынков. Среди основных позиционных рисков можно выделить:
- валютный и процентный риски;
- риск ликвидности;
Таблица 3
Динамика резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности Ставропольпромстройбанка, тыс. руб.
Рейтинговая группа Всего МБК Юридические лица Физические лица
01.01.2005
II нестандартная 2 696 0 23 95 301
III сомнительная 7 929 0 79 29 0
IV проблемная 1 747 0 1 747 0
V безнадежная 12 995 0 12 995 0
Итого... 25 367 0 25 066 301
01.01.2006
II нестандартная 10 797 0 10 130 667
III сомнительная 6 899 0 6 899 0
IV проблемная 5 513 0 5 513 0
V безнадежная 39 416 0 39 416 0
Итого... 62 625 0 61 958 667
01.01.2007
II нестандартная 18 352 0 14 252 4 100
III сомнительная 16 326 0 16 326 0
IV проблемная 8 657 0 8 657 0
V безнадежная 33 691 0 33 691 0
Итого... 77 026 0 72 926 4 100
01.01.2008
II нестандартная 17 392 0 13 456 3 936
III сомнительная 19 290 0 19 290 0
IV проблемная 8 733 0 8 733 0
V безнадежная 86 820 0 86 820 0
Итого... 132 235 0 128 299 3 936
01.01.2009
II нестандартная 7 275 0 6 939 336
III сомнительная 38 046 0 28 045 10 001
IV проблемная 42 145 0 42 145 0
V безнадежная 185 083 0 113 124 71 959
Итого... 272 549 0 190 253 82 296
01.01.2010
II нестандартная 1 442 0 1132 310
III сомнительная 35 320 0 27606 7 714
IV проблемная 38 248 0 16658 21 590
V безнадежная 735 019 0 416524 318 495
Итого... 810 029 0 461920 348 109
01.01.2011
II нестандартная 2 345 0 1 678 667
III сомнительная 43 567 0 34 567 9 000
IV проблемная 67 890 0 17 908 49 982
V безнадежная 876 753 0 492 627 384 126
Итого... 990 555 0 546 780 443 775
- риск недостаточной диверсификации активов (пассивов) банка.
Операционный риск характеризуется как риск убытка, вызванного неадекватностью или ошибочностью внутренних процессов, действий сотруд-
ников и систем или результатов внешних событий, включая правовой риск.
Кредитный портфель рассматривается как сложная открытая система, а эффективным инструментом исследования сложных систем, позволяющим описывать финансовые потоки кредитного портфеля и обеспечивающим выполнение заданных критериев в целях выбора наиболее рациональных вариантов кредитной политики, является имитационное моделирование.
Имитационная модель формирования оптимального кредитного портфеля с учетом факторов риска формирует информацию о состоянии кредитного портфеля на каждый момент времени с параметрами рискованности (оценками кредитного риска).
Основной информационной базой модели является форма 115 «Информация о качестве активов, оцениваемых в целях создания резерва на возможные потери», а также аналитические данные кредитного портфеля банка. То есть модель оценки риска кредитного портфеля может строиться на основе данных по показателям риска отдельных кредитов, в частности вероятностям дефолтов заемщиков. При этом должны учитываться:
- вид деятельности заемщиков;
- их региональная принадлежность;
- свойства кредитного продукта.
В одном портфеле ссуд могут оказаться кредиты, факторы риска которых сильно различаются, что делает малопродуктивным прогноз необходимых резервов.
Для обеспечения непротиворечивости, сопоставимости информации глубина периода расчета составляет 3 года и еще 3 года берется на накопление для выверки результатов.
Создавать и поддерживать информацию для вычисления параметров модели необходимо в информационной системе банка - хранилище данных. Такое хранилище позволяет:
- собрать все необходимые данные, приходящие от различных филиалов банка;
- выполнить их интеллектуальную очистку и консолидацию, привести к единой системе показателей и выдать аналитикам и менеджерам в виде набора удобных высокоуровневых отчетов.
Из хранилища данных специализированные банковские работники собирают досье по каждому заемщику, заключения экспертов о качестве менеджмента, данные финансовых отчетов и иную информацию.
Имитационное моделирование обусловливает необходимость развития высокого уровня архитектуры информационной системы, ее вычислительной мощности. Именно имитационная модель позволяет получать все исходные данные для расчета показателей рисков, поскольку комбинируется с современными технологиями контроля рисков [1].
Итак, риск-ориентированный подход предполагает в большей степени учет индивидуальных особенностей деятельности каждого банка, что в конечном итоге должно обеспечить надежность российского банковского сектора.
реализация риск-ориентированного подхода к формированию кредитного портфеля на практике. Реализация риск-ориентированного подхода предполагает наличие внутренней системы определения величины ожидаемых потерь, дополняющей, расширяющей регулятивные требования Банка России. В отдельных ведущих банках страны управление кредитным риском включает модель ожидаемых убытков, предполагающую определение рисковой надбавки путем:
- расчета вероятности дефолта;
- расчета степени подверженности риску;
- расчета убытка в случае дефолта;
- оценки финансового положения контрагента;
- оценки уровня риска;
- оценки периода кредитования;
- оценки предлагаемого залогового обеспечения.
В исследуемом банке, как и в большинстве
кредитных организациях страны, такие модели не используются.
Разработаем риск-ориентированную модель ожидаемых потерь. При этом, принимая во внимание отдельные недостатки действующего регулятивного подхода формирования кредитного портфеля, в модели будем считать условно безрисковым -с минимальной вероятностью потерь 0,03 % (по Базелю II) кредит при единственном за 6 мес. случае просрочки долга и процентов до 5 дней для юридических лиц и до 30 дней - для физических лиц. Исключение составляет просрочка, вызванная техническими проблемами осуществления платежей.
Для определения будущей величины ожидаемых потерь используется модель с риск-параметрами:
- сумма задолженности;
- процентная ставка;
- срок до погашения;
- вероятность дефолта.
Основной параметр - вероятность дефолта определяется как отношение созданных резервов к величине ссудной задолженности.
Рассматривается кредитный портфель, состоящий из С кредитов (заемщиков) {5, I, Н, РВ }, где Sj - непогашенная сумма'-го кредита;
j - порядковый номер кредита в портфеле;
г - процентная ставка;
Н] - срок до погашения, на который резервируются ожидаемые потери;
PDj - годовая вероятность невозврата.
При этом случайная величина Ь - убыток портфеля не относится к какому-либо известному классу распределений. Числовыми характеристиками случайной величины являются:
- математическое ожидание убытка портфеля М [Ь];
- дисперсия убытка портфеля В[Ь];
- стандартное отклонение убытка портфеля
аь п.
Величина М [Ь] - средняя наиболее вероятная величина случайного процесса, соответствующая аддитивным ожидаемым потерям ЕЬ, а аЬ отражает разброс потерь вокруг их ожидаемого значения, т. е. используется для оценки неожиданных потерь.
Числовые характеристики случайной величины убытка (Ь) определяются следующим образом:
м [ Ь] = £м [ Ь] ] = ^РП5,
где м [Ь] - математическое ожидание убытка портфеля.
В[Ь] = ¿В[Ь]] = ^РБ] (1 - РВ })52, где В [Ь] - дисперсия убытка портфеля.
£PDj (1 - PDj )S
W=i
где oL - стандартное отклонение убытка портфеля.
Средством программной реализации модели выбрана система Excel-VBA. Имитационная модель строится согласно принципам стохастического моделирования Монте-Карло.
Для учета нестабильных условий значения факторов риска моделируются методом Монте-Карло с помощью датчика случайных чисел на языке программирования VBA, выдающего число случайных состояний портфеля. Общее число состояний, по которым производится моделирование, - pf где f—
=
количество заемщиков. В модели случайной величиной выступает вероятность дефолта.
Для получения эмпирической функции распределения случайной величины L потери моделируются по следующему алгоритму.
1. Для каждого кредита (заемщика) генерируются равномерно распределенные от 0 до 1 случайные величины
В3 ~
1 - дефолт с вероятностью PD, 0 - обратный случай.
Наступлением дефолта считается превышение сгенерированной случайной величиной вероятности, дополняющей до 1 вероятность дефолта. В результате потери совместно распределяются по всем рейтинговым группам. С целью учета кризисных ситуаций, приводящих к банкротству, вероятность дефолтов распределяется по функции Пуассона с параметрами - ожидаемая вероятность дефолта и количество кредитных позиций портфеля. По итогам 1-го этапа моделирования определяется соответствие между вероятностями дефолтов и доверительным уровнем их наступления.
2. По каждому кредиту (заемщику) на основе обратной функции распределения рассчитывается уровень убытков:
Ь =
\S1
В' > 1 - РВ
3 - 3 3
0, В' < РВ 3
В результате получаем распределение вероятности потерь совокупной кредитной позиции с учетом потерь по индивидуальным задолженностям банка.
3. Определение совокупных убытков заемщиков
ь' =±ь).
3=1
4. Для получения достоверных событий процедура пунктов 1-3 повторяется k =1...К раз, К = = 10 ООО раз. По выборке // строится эмпирическая функция распределения, рассчитываются ее характеристики. Сходимость ряда отслеживается из соотношения:
Параметры модели ожидаемых потерь. Временной горизонт 1 год - срок удержания ссуд в портфеле, минимальный период, на протяжении которого возможно реализовать их на рынке. Именно за год собирается достаточно полная информация о всех заемщиках. Более короткие сроки обусловливают большую изменчивость показателей. Предусматривается, что при неприемлемом увеличении риска в течение этого времени банк будет иметь возможность управлять им путем сокращения подверженности риску. Глубина периода расчета - 1 год. Учитывая низкое качество кредитного портфеля Ставропольпромстройбанка, уровень надежности а = 92,5 %. По заданному доверительному уровню а определяются максимально возможные потери при заданных параметрах и предположениях, лежащих в основе модели.
Аналитические результаты 10 000 экспериментов Монте-Карло позволили построить эмпирическую функцию распределения потерь (ФРП) (см. рисунок) и определить ожидаемые потери.
ФРП имеет вид
да
1 - а = | /(Ь)йЬ = ФРП (%-ный квантиль),
УАЯа
где /(Ь) - плотность распределения вероятностей
потерь вследствие кредитного риска [2].
Аналитическими результатами построения функции распределения потерь являются:
- денежная оценка ожидаемых потерь по кредитным позициям банка;
- требуемая величина капитала для покрытия кредитного риска.
Практическое значение модели ожидаемых убытков:
- формирование классификационных групп заемщиков с устоявшимся уровнем риска дефолта и постоянное их обновление;
250 000
200 000
150 000
Вк= тах|ум-у,_м|,
где - эмпирическая функция распределения, построенная по к-й выборке;
г| - номер интервала ее разбивки.
100 000
50 000
Ма ксималы ю возмож мыс п о1 ери
Распределение максимально возможных потерь ОАО «Ставропольпромстройбанк» на основе моделирования 10 000 экспериментов Монте-Карло, тыс. руб.
0
- прогнозирование колебаний платежной позиции банка в условиях дефицита долгосрочных ресурсов, наличия проблемы координирования срочности финансовых вложений на основании определения сальдо соотношений депозитных и кредитных потоков;
- проведение сценарного анализа, нацеленного преимущественно на оценку стратегических перспектив кредитной организации: рассчитывается величина потерь, вызванная отказом некоторых заемщиков от погашения кредита, проводится расчет убытков из суммы непогашенных кредитов и недополученных процентов.
Результаты стресс-тестирования могут использоваться для оптимизации кредитного портфеля -выработки рекомендаций изменения лимитов по регионам присутствия банка, отраслям экономики, продуктам, видам залогов и др.
Далее целесообразно сопоставить фактическую величину ожидаемых кредитных потерь с ожидаемыми потерями, полученными по результатам моделирования, и пояснить полученные расхождения (табл. 4).
При риск-ориентированном подходе для оценки размера экономически выгодного значения капитала, требуемого для поддержания кредитных операций, соотносят общий объем требуемого экономического капитала для кредита с функцией плотности распределения вероятности кредитных потерь, характеризующей кредитный портфель.
Сравнение полученных ожидаемых потерь с фактически сформированной величиной резервов на возможные потери по ссудам свидетельствует об избыточности резервирования.
В сложившейся ситуации кредитным организациям целесообразно следовать политике избыточного резервирования с постепенным переходом к
Таблица 4
система показателей, характеризующая риск-ориентированную модель формирования кредитного портфеля ставропольпромстройбанка на 01.01.20011
динамическому резервированию: резервы накапливаются в фазе кредитного бума и расходуются во время кризиса, исключая отрицательное влияние на рентабельность и собственный капитал.
Таким образом, применение риск-ориентированной модели ожидаемых потерь будет способствовать развитию динамического резервирования, а значит и выполнению требований Базеля III [4]. Следует подчеркнуть, что динамическое резервирование в отличие от действующей регулятивной модели ожидаемых потерь фиксирует реальные потери более прозрачно и является менее процикличным.
В результате построенная риск-ориентированная модель кредитного портфеля позволяет:
- определить величину ожидаемых и неожи-даемых потерь;
- объективно оценить ожидаемые потери формируемых резервов на возможные потери по ссудам;
- получить на выходе методические основания для проведения анализа чувствительности портфеля к макроэкономическим факторам риска и его стресс-тестированию;
- проводить менеджерам банка прогнозные расчеты и контролировать эффективность кредитных операций банка;
- осуществить многовариантный анализ управленческих решений.
Разработанная риск-ориентированная модель кредитного портфеля имеет инновационный характер и важна для развития теории и практики банковского дела.
Список литературы
1. Мануйленко В. В. Совершенствование системы управления банковскими рисками как основы определения экономического капитала // Финансы и кредит. 2010. № 37.
2. Мануйленко В. В. Модернизация национальной внутренней кредитной рейтинговой системы согласно требованиям международного регулятора // Финансы и кредит. 2010. № 48.
3. Мануйленко В. В. Концепция экономического капитала коммерческого банка // Финансы и кредит. 2011. № 13.
4. Мануйленко В. В. От Базеля I к Базелю II: возможности реализации в российской банковской системе // Финансы и кредит. 2011. № 14.
5. Об обязательных нормативах банков: инструкция Банка России от 16.01.2004 № 110-И.
6. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности: положение Банка России от 26.03.2004 № 254-П.
Показатель Значение
Ожидаемые потери по регулятивной модели, тыс. руб. 990 555
Ожидаемые потери по риск-ориентированной модели, тыс. руб. 48 812
Соотношение ожидаемых потерь по риск-ориентированной и регулятивной моделям, %о 4,9
Экономический капитал, тыс. руб. 38 332
Соотношение экономического капитала и ожидаемых потерь по риск-ориентированной модели, % 78,5
